多分类roc曲线matlab代码

以下是一个简单的多分类ROC曲线绘制的Matlab代码示例：

% 生成随机分类数据
num_samples = 1000;
num_classes = 5;
scores = rand(num_samples, num_classes);
labels = randi([1,num_classes], num_samples, 1);

% 计算每个类别的ROC曲线
figure;
hold on;
for i = 1:num_classes
    % 将当前类别的标签设为正例，其它类别的标签设为负例
    class_labels = labels == i;
    class_scores = scores(:,i);

    % 使用perfcurve函数计算ROC曲线
    [X,Y,T,AUC] = perfcurve(class_labels, class_scores, true);

    % 绘制ROC曲线
    plot(X,Y,'LineWidth',2);
end

% 添加标题和标签
title('Multi-class ROC Curve');
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
legend({'Class 1','Class 2','Class 3','Class 4','Class 5'});
grid on;

这段代码将生成一个包含多个类别ROC曲线的图表。每个类别的ROC曲线都使用perfcurve函数计算得出，并使用plot函数绘制在同一张图表中。你可以根据需要修改代码，以生成适合你的数据集的多分类ROC曲线。