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。

matlab 使用auc函数

MATLAB中的"auc"函数用于计算接收者操作特征（ROC）曲线下方的面积（Area Under Curve，AUC）。ROC曲线通常用于评估二元分类模型的性能。

使用auc函数的基本语法如下：

AUC = auc(X,Y)

其中，X是一个包含预测标签或分数的一维矢量，表示模型的输出；Y是一个对应的一维矢量，表示实际标签。

例如，我们有一个包含10个样本的模型输出X，它们的真实标签为Y：

X = [0.4, 0.8, 0.5, 0.9, 0.1, 0.3, 0.6, 0.2, 0.7, 0.5];
Y = [1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0];

我们可以使用auc函数计算ROC曲线下方的面积：

AUC = auc(X,Y);

在上述示例中，AUC的值为0.75，表示模型的性能较好。

除了计算AUC，auc函数还可以输出额外的信息，例如ROC曲线的数据点。我们可以使用以下语法：

[AUC,X_ROC,Y_ROC] = auc(X,Y);

其中，X_ROC和Y_ROC是两个一维矢量，分别表示ROC曲线上的X和Y坐标。

总的来说，auc函数是MATLAB中用于计算ROC曲线下方面积（AUC）的函数，可以帮助我们评估二元分类模型的性能。