混淆矩阵错误，测试数据少于训练数据

问题描述

我的模型精度计算存在问题。我使用下面的代码：

y_train = [ 1  1  1  4  4  3  3  5 5 5 ]; % true labels for x_train
%x_test : has no true labels. 
predictedLabel=[ 1 2 3 4 5 ]; % predicted labels for x_test

group=y_train ; % 10
grouphat=predictedLabel; % for test 5 test data
C=confusionmat(group,grouphat);
Accuracy = sum ( diag (C)) / sum (C (:)) ×100;

但是我得到了错误：

使用混淆垫时出错（第75行）
G和GHAT必须具有相同的行数

由于测试数据多于或少于火车，我会收到此错误吗？测试数据没有真正的标签（半监督学习）。

解决方法

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