matlab中求AUC

在MATLAB中，可以使用perfcurve函数来求ROC曲线下的面积AUC。具体步骤如下：

1. 准备好分类器的预测得分和真实标签，例如：

   scores = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8];
   labels = [0, 0, 1, 1];

2. 调用perfcurve函数，计算ROC曲线下的面积AUC：

   [X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels, scores, 1);

其中，labels是真实标签，scores是分类器的预测得分，1表示正例的标签值。函数会返回ROC曲线上的点坐标(X,Y)，阈值T以及ROC曲线下的面积AUC。

相关问题

matlab计算auc

在MATLAB中，计算AUC（Area Under the ROC Curve）可以使用以下代码：

% 假设你已经有了一组实际标签y_true和对应的预测标签y_pred
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(y_true,y_pred,1);

其中，`y_true`是实际标签（0或1），`y_pred`是对应的预测标签（0到1之间的实数）。`perfcurve`函数会返回四个参数：`X`和`Y`表示ROC曲线上的点，`T`表示阈值，`AUC`表示ROC曲线下的面积。

你可以根据需要选择使用这些参数。例如，要将ROC曲线绘制出来，可以使用以下代码：

plot(X,Y);
xlabel('False positive rate');
ylabel('True positive rate');
title('ROC Curve');

要获取AUC值，可以使用以下代码：

disp(AUC);

matlab绘制auc

在MATLAB中，绘制AUC（Area Under the Curve）可以通过以下步骤完成：

1. 首先，确保已经计算得到了分类器的预测概率或得分。假设你有一个真实标签向量`true_labels`和一个预测得分向量`predicted_scores`。

2. 使用perfcurve函数计算ROC曲线的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）：

[X,Y,~,AUC] = perfcurve(true_labels, predicted_scores, 1);

函数`perfcurve`将返回真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）的向量`X`和`Y`。另外，变量`AUC`将保存计算得到的AUC值。

3. 绘制ROC曲线和AUC值：

plot(X,Y);
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('ROC Curve');
legend(['AUC = ', num2str(AUC)]);

这将绘制ROC曲线，并在图例中显示计算得到的AUC值。

完整的代码示例如下：

true_labels = [0, 0, 1, 1, 1];
predicted_scores = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 0.9];

[X,Y,~,AUC] = perfcurve(true_labels, predicted_scores, 1);

plot(X,Y);
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('ROC Curve');
legend(['AUC = ', num2str(AUC)]);

请注意，这只是一个简单的示例，你需要将`true_labels`和`predicted_scores`替换为你自己的数据。