ROC matlab

要编写一个自动画出ROC曲线的函数，可以使用以下步骤：

1. 首先，你需要收集分类器预测结果的真实标签和预测概率。将真实标签和预测概率作为输入参数传递给函数。

2. 在函数中，根据预测概率和真实标签计算不同阈值下的真正例率（True Positive Rate）和假正例率（False Positive Rate）。

3. 使用得到的真正例率和假正例率，绘制ROC曲线。可以使用Matlab中的plot函数来实现。

4. 计算ROC曲线下的面积（AUC值）。可以使用Matlab中的trapz函数来计算。

下面是一个Matlab函数的示例代码，用于自动画出ROC曲线：

function roc_curve(labels, scores)
    % 计算不同阈值下的真正例率和假正例率
    [fpr, tpr, ~ = perfcurve(labels, scores, 1);

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

    % 计算AUC值
    auc = trapz(fpr, tpr);
    fprintf('AUC: %.4f\n', auc);
end

使用这个函数，你可以传入真实标签和预测概率来画出ROC曲线，并计算AUC值。例如，假设你有以下测试数据：

labels = [1, 0, 1, 1, 0];
scores = [0.9, 0.3, 0.8, 0.7, 0.2];

你可以调用函数来画出ROC曲线：

roc_curve(labels, scores);

这会生成一个ROC曲线，并输出AUC的值。

请注意，这只是一个示例代码，你可以根据实际需求进行修改和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ROC曲线的matlab技巧实现](https://blog.csdn.net/njustzj001/article/details/21885299)[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%"]
- *3* [matlab实现ROC曲线](https://blog.csdn.net/weixin_41930950/article/details/122643666)[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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