matlab多分类评价

在Matlab中进行多分类评价可以使用perfcurve函数来画出ROC曲线，并计算AUC作为评价指标。首先，需要利用SVM进行多分类。对于每个类别，可以使用Softmax函数进行分类概率计算。Softmax函数是一种将多分类的输出值转化为[0,1]之间和为1的概率分布的函数。

具体步骤如下：
1. 使用32位的Matlab R2014a版本进行操作。
2. 利用SVM进行多分类。
3. 对于每个分类，使用Softmax函数计算其概率分布。
4. 使用perfcurve函数画出ROC曲线，得到每个分类的真正率(TPR)和假正率(FPR)。
5. 计算AUC(Area Under ROC Curve)作为评价指标。AUC值越接近1，说明分类效果越好。

综上所述，利用perfcurve函数画出ROC曲线并计算AUC可以用来评价Matlab中的多分类结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用matlab中自带的的perfcurve函数评价多分类](https://blog.csdn.net/weixin_32342227/article/details/115854115)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [深度学习（matlab）——3.多分类](https://blog.csdn.net/weixin_53947040/article/details/122633281)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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