matlabsvm准确率曲线
时间: 2023-09-29 15:07:18 浏览: 67
Matlab SVM 的准确率曲线可以通过以下步骤完成:
1. 训练一个 SVM 模型并对测试数据进行预测。
2. 使用 confusionmat 函数计算混淆矩阵。
3. 计算出每个类别的精度、召回率和F1分数。
4. 对于不同的决策阈值,计算出每个类别的准确率和召回率。
5. 使用 plot 函数绘制准确率-召回率曲线。这个曲线被称为“ROC 曲线”(Receiver Operating Characteristic Curve)。
以下是一个示例代码,展示如何绘制 SVM 准确率曲线:
```matlab
% 训练 SVM 模型
svmModel = fitcsvm(X_train, y_train);
% 预测测试数据
y_pred = predict(svmModel, X_test);
% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(y_test, y_pred);
% 计算精度、召回率和 F1 分数
accuracy = sum(diag(C)) / sum(C(:));
recall = diag(C) ./ sum(C, 2);
precision = diag(C) ./ sum(C, 1)';
F1 = 2 * (precision .* recall) ./ (precision + recall);
% 计算准确率和召回率
[~, scores] = predict(svmModel, X_test);
[X, Y, ~, AUC] = perfcurve(y_test, scores(:, 2), 1);
% 绘制 ROC 曲线
plot(X, Y);
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title(['ROC Curve (AUC = ', num2str(AUC), ')']);
```
在这个示例中,X_train 和 y_train 是训练数据,X_test 和 y_test 是测试数据。perfcurve 函数用于计算准确率和召回率,并返回 ROC 曲线的 X 和 Y 坐标。AUC 变量包含 ROC 曲线下方的面积。