用matlab 画roc曲线
时间: 2023-10-24 14:10:02 浏览: 67
可以使用MATLAB的`perfcurve`函数来画ROC曲线。以下是一个示例代码:
```matlab
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = strcmp('versicolor',species);
% Train a classifier
mdl = fitcsvm(X,Y);
% Calculate scores for test set
[~,score] = predict(mdl,X);
% Plot ROC curve
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(Y,score(:,2),true);
plot(X,Y)
xlabel('False positive rate')
ylabel('True positive rate')
title(['ROC Curve (AUC = ' num2str(AUC) ')'])
```
相关问题
matlab画roc曲线代码
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线常用于评估分类器的性能。在MATLAB中,可以使用如下代码画ROC曲线:
假设有一个分类器给出了一组预测概率值和真实标签,分别存储在变量“scores”和“labels”中。可以使用下面的代码画ROC曲线:
```matlab
[~,~,~,AUC] = perfcurve(labels, scores, true); % 获取ROC曲线数据和AUC值
plot([0,1],[0,1],'--') % 画对角线
hold on
plot(X,Y) % 画ROC曲线
xlabel('False Positive Rate') % x轴标签
ylabel('True Positive Rate') % y轴标签
title(['ROC Curve (AUC = ' num2str(AUC) ')']) % 图的标题
legend('Random','Model') % 图例
hold off
```
上面的代码首先调用perfcurve函数来计算得到ROC曲线的数据和AUC值,然后使用plot函数画出ROC曲线和对角线,最后添加x轴标签、y轴标签、图的标题和图例。其中,labels是真实的标签值,scores是分类器给出的相应预测概率值。这样就可以用MATLAB画出ROC曲线并展示分类器的性能了。
以上是MATLAB画ROC曲线的代码,通过这段代码可以方便地评估分类器的性能,并且直观地展示出分类器的表现。
matlab代码画roc曲线
在MATLAB中画ROC曲线,可以使用以下步骤:
首先,得到分类器的预测结果和真实标签。假设预测结果保存在变量score中,真实标签保存在变量labels中。
接下来,使用perfcurve函数计算ROC曲线的真阳性率和假阳性率。代码示例如下:
```matlab
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels, score, true);
```
这里,X是假阳性率,Y是真阳性率,T是阈值,AUC是ROC曲线下的面积。
然后,使用plot函数绘制ROC曲线。代码示例如下:
```matlab
plot(X, Y);
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('ROC Curve');
```
这样就可以绘制出ROC曲线,横轴为假阳性率,纵轴为真阳性率。
最后,可以使用legend函数添加图例,并使用grid函数添加网格线。代码示例如下:
```matlab
legend(['AUC = ' num2str(AUC)]);
grid on;
```
这样就完成了ROC曲线的绘制,并通过图例和网格线进行了装饰。
综上所述,通过在MATLAB中使用perfcurve、plot、legend和grid函数,就可以画出ROC曲线。