恒虚警算法matlab代码

以下是一个简单的恒虚警算法的Matlab代码示例：

% 假设我们有一个二元分类问题的数据集X和标签y，其中y=1表示正例，y=0表示负例。
% 假设我们想要设置虚警率为0.1。

X = ...  % 读取数据
y = ...

% 训练模型
model = fitcsvm(X, y);

% 通过交叉验证选择最佳阈值
[kFoldIdx, ~] = crossvalind('Kfold', length(y), 10);
score = fitSVMPosterior(model, X, y);
thresholds = linspace(0, 1, 101);
tpr = zeros(length(thresholds), 1);
fpr = zeros(length(thresholds), 1);
for i = 1:length(thresholds)
    t = thresholds(i);
    tp = 0;
    fp = 0;
    tn = 0;
    fn = 0;
    for j = 1:length(kFoldIdx)
        testIdx = (kFoldIdx == j);
        trainIdx = ~testIdx;
        [Xtrain, Ytrain] = prepareData(X(trainIdx,:), y(trainIdx));
        [Xtest, Ytest] = prepareData(X(testIdx,:), y(testIdx));
        model = fitcsvm(Xtrain, Ytrain);
        score = fitSVMPosterior(model, Xtest, Ytest);
        Yhat = (score(:,2) > t);
        tp = tp + sum(Yhat & Ytest);
        fp = fp + sum(Yhat & ~Ytest);
        tn = tn + sum(~Yhat & ~Ytest);
        fn = fn + sum(~Yhat & Ytest);
    end
    tpr(i) = tp / (tp + fn);
    fpr(i) = fp / (fp + tn);
end
auc = trapz(fpr, tpr);
plot(fpr, tpr, 'linewidth', 2);
xlabel('False positive rate');
ylabel('True positive rate');
grid on;
title(['ROC curve (AUC = ' num2str(auc) ')']);

% 选择最佳阈值
idx = find(fpr <= 0.1, 1, 'last');
threshold = thresholds(idx);

% 对测试数据进行预测
score = fitSVMPosterior(model, Xtest);
Yhat = (score(:,2) > threshold);

在上面的代码中，我们使用了交叉验证来选择最佳阈值，然后在测试数据上应用该阈值进行预测。请注意，我们还使用了fitSVMPosterior函数来获取SVM模型的后验概率分数，这对于计算ROC曲线和选择最佳阈值非常有用。