用matlab 画roc曲线

可以使用MATLAB的`perfcurve`函数来画ROC曲线。以下是一个示例代码：

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：

[~,~,~,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。

如何用MATLAB实现ROC曲线

在MATLAB中，可以使用`roc_curve`函数来创建Receiver Operating Characteristic (ROC)曲线。以下是基本步骤：

1. **数据准备**：
- 首先，你需要有两组数据，通常是一组真实的标签(label)和一组预测的概率(probs)。如果标签是二分类问题，可以用0和1表示。

2. **计算真正率（True Positive Rate, TPR）和假正率（False Positive Rate, FPR）**：

   [yTest, yScore] = ...; % 提取测试集真实标签和预测概率
   [fpr, tpr, thresholds] = roc(yTest, yScore);

3. **绘制ROC曲线**：

   plot(fpr, tpr, 'LineWidth', 2); % 绘制ROC曲线
   xlabel('False Positive Rate'); % X轴标签
   ylabel('True Positive Rate'); % Y轴标签
   title('Receiver Operating Characteristic Curve'); % 图形标题

4. **添加AUC值（Area Under the Curve）**：

   auc = trapz(fpr, tpr); % 计算AUC
   text(0.8, 0.8, ['AUC = ' num2str(auc)], 'Color', 'blue', 'FontSize', 14); % 显示AUC数值

5. **保存或显示图形**：

   saveas(gcf, 'ROC_Curve.png'); % 保存图形到文件
   or
   figure; % 如果想直接显示

注意，`yTest`应包含的是实际的类别标签，而`yScore`是对应每个样本的预测概率。如果你的数据存储格式不同，可能需要调整提取标签和概率的部分。