matlab transfer learning app如何画出ROC曲线图

MATLAB Transfer Learning App 中的 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种重要的工具，用于评估分类模型在不同阈值下的性能。ROC 曲线下面积（Area Under Curve, AUC）是衡量模型性能的一个重要指标。在 Transfer Learning App 中画出 ROC 曲线的步骤如下：

1. 训练你的分类模型：首先，你需要在 Transfer Learning App 中导入数据，选择一个预训练的网络，并对其进行微调训练。

2. 使用训练好的模型进行预测：在模型训练完成后，使用训练好的网络对验证集进行预测，得到预测概率。

3. 计算 ROC 曲线和 AUC：使用 MATLAB 提供的 `roc_curve` 和 `perfcurve` 函数来计算 ROC 曲线上的点，然后绘制出 ROC 曲线。

例如，以下是一段示例代码，展示了如何计算并绘制 ROC 曲线：

% 假设 `trueLabels` 是验证集的真实标签，`predictedScores` 是模型预测的概率
trueLabels = ...; % 真实标签，通常为二进制值
predictedScores = ...; % 模型预测的概率

% 计算 ROC 曲线上的点
[fpr, tpr, thresholds] = perfcurve(trueLabels, predictedScores, 1);

% 绘制 ROC 曲线
figure;
plot(fpr, tpr, '-b');
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('ROC Curve');
grid on;

% 如果需要，还可以计算 AUC 值
auc = trapz(fpr, tpr);
disp(['AUC: ', num2str(auc)]);

请确保替换上述代码中的 `trueLabels` 和 `predictedScores` 为实际的数据变量名。