matlab采用宏平均方法绘制多分类PR曲线

在 MATLAB 中，可以使用 `perfcurve` 函数绘制多分类 PR 曲线。对于多分类问题，通常使用宏平均（macro-averaging）方法来计算 PR 曲线。

下面是一个绘制多分类 PR 曲线的示例代码：

% 生成一些随机数据
rng(1);
n = 1000;
scores = rand(n, 3);
labels = randi([1, 3], n, 1);

% 计算 PR 曲线
[X,Y,T,AUC,OPTROCPT,suby,subnames] = perfcurve(labels, scores, 3);

% 绘制 PR 曲线
figure;
plot(X, Y);
xlabel('召回率');
ylabel('精度');
title('多分类 PR 曲线');
legend(subnames);

在这个示例中，我们生成了一个包含 1000 个样本和 3 个类别的随机数据集。然后，使用 `perfcurve` 函数计算 PR 曲线，并将结果绘制出来。注意，`perfcurve` 函数的第一个参数是真实标签，第二个参数是预测分数，第三个参数是正类别的标签。在这个例子中，我们将正类别标签设置为 3。

最后，我们得到了一个多分类 PR 曲线，每个类别都有自己的曲线。可以看到，在这个示例中，类别 1 的精度和召回率都比其他两个类别低。

相关问题

matlab绘制多分类ROC、PR曲线

在 MATLAB 中，可以使用 `perfcurve` 函数绘制多分类的 ROC 和 PR 曲线。以下是一个示例代码：

% 生成一些随机分类数据
rng(1);
numClasses = 4;
scores = randn(1000, numClasses);
labels = randi([1,numClasses], [1000,1]);

% 绘制 ROC 曲线
figure;
colors = {'b', 'r', 'g', 'm'};
for i = 1:numClasses
    [X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels, scores(:,i), i);
    plot(X,Y, colors{i}, 'LineWidth', 2);
    hold on;
end
xlabel('False positive rate');
ylabel('True positive rate');
title('ROC curve');
legend('Class 1', 'Class 2', 'Class 3', 'Class 4');

% 绘制 PR 曲线
figure;
for i = 1:numClasses
    [X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels, scores(:,i), i, 'xCrit', 'reca', 'yCrit', 'prec');
    plot(X,Y, colors{i}, 'LineWidth', 2);
    hold on;
end
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('PR curve');
legend('Class 1', 'Class 2', 'Class 3', 'Class 4');

在这个例子中，我们生成了一个具有 4 个类别的随机分类数据。然后，我们使用 `perfcurve` 函数计算每个类别的 ROC 和 PR 曲线，并将它们绘制在同一张图表中。注意，我们在绘制 PR 曲线时使用了 `'xCrit', 'reca', 'yCrit', 'prec'` 参数来指定 $x$ 轴和 $y$ 轴分别表示召回率和精确率。

matlab根据多分类混淆矩阵绘制PR曲线

在 MATLAB 中，可以使用以下步骤绘制多分类的 PR 曲线：

1. 计算多分类混淆矩阵，可以使用 `confusionmat` 函数。
2. 计算每个类别的精度和召回率。
3. 对于每个类别，画出它的 PR 曲线。
4. 将所有类别的曲线组合成一个图。

下面是一个示例代码，假设有 4 个类别：

% 生成随机分类结果
true_labels = randi([1, 4], [100, 1]);
predicted_labels = randi([1, 4], [100, 1]);

% 计算多分类混淆矩阵
conf_mat = confusionmat(true_labels, predicted_labels);

% 计算每个类别的精度和召回率
for i = 1:4
    tp = conf_mat(i, i);
    fp = sum(conf_mat(:, i)) - tp;
    fn = sum(conf_mat(i, :)) - tp;
    precision(i) = tp / (tp + fp);
    recall(i) = tp / (tp + fn);
end

% 绘制PR曲线
figure;
hold on;
for i = 1:4
    plot(recall(i), precision(i), 'o');
end

% 添加标签和标题
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('PR Curve');
legend('Class 1', 'Class 2', 'Class 3', 'Class 4');

在上面的代码中，我们首先生成了随机分类结果，然后使用 `confusionmat` 函数计算多分类混淆矩阵。接下来，我们计算每个类别的精度和召回率，然后用 `plot` 函数画出每个类别的 PR 曲线。最后，我们添加标签和标题，并使用 `legend` 函数添加每个类别的标签。