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);

相关问题

matlab计算auc，roc

### 如何在MATLAB中计算AUC (ROC曲线下面积)

#### 数据准备

为了计算AUC，在MATLAB中首先需要准备好真实标签和预测概率。假设`labels`是一个包含实际类别的向量，而`scores`则是对应的预测分数。

% 示例数据
labels = [0 1 1 0 1]; % 实际类别
scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.6]; % 预测得分

#### 计算TPR 和 FPR

接下来，基于不同的阈值计算真阳率(True Positive Rate, TPR)和假阳率(False Positive Rate, FPR)[^1]：

thresholds = linspace(min(scores), max(scores), 100);
fpr = zeros(size(thresholds));
tpr = zeros(size(thresholds));

for i=1:length(thresholds)
    pred_labels = scores >= thresholds(i); % 应用当前阈值进行分类
    
    tp = sum((pred_labels == 1) & (labels == 1)); % True Positives
    fp = sum((pred_labels == 1) & (labels == 0)); % False Positives
    tn = sum((pred_labels == 0) & (labels == 0)); % True Negatives
    fn = sum((pred_labels == 0) & (labels == 1)); % False Negatives
    
    tpr(i) = tp / (tp + fn); % True Positive Rate
    fpr(i) = fp / (fp + tn); % False Positive Rate
end

#### 绘制ROC曲线并计算AUC

最后一步是绘制ROC曲线，并使用梯形法则或其他数值积分技术来估计其下的面积(Area Under the Curve, AUC):

figure;
plot(fpr,tpr,'b-', 'LineWidth',2);
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('Receiver Operating Characteristic');

auc_value = trapz(fpr, tpr); % 使用trapz函数计算AUC
disp(['The Area Under the Curve is ', num2str(auc_value)]);

上述过程展示了如何手动创建ROC曲线及其下方区域的测量方法[^3]。然而，值得注意的是，MATLAB也提供了内置的功能可以直接完成这些操作，比如`perfcurve`函数可以简化这一流程:

[X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels,scores,posclass=1);
plot(X,Y,'r-','LineWidth',2);
xlabel('False positive rate');
ylabel('True positive rate');
title(sprintf('ROC curve (AUC=%0.2f)', AUC));

这段代码不仅能够自动处理所有的中间步骤，还能更高效地得出最终的结果。

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。