MATLAB分类后,怎么计算AUC
时间: 2024-01-22 16:02:39 浏览: 40
MATLAB提供了`perfcurve`函数来计算分类模型的AUC值,该函数可以通过真实类标签和分类器的预测得分计算出ROC曲线并计算AUC值。具体步骤如下:
1.准备数据
首先需要有一组真实的类标签和分类器的预测得分,可以通过分类器的`predict`方法获得预测得分,然后将真实类标签和预测得分存储在两个向量中。
2.计算ROC曲线和AUC值
使用`perfcurve`函数计算ROC曲线和AUC值,函数的语法为:
```
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels,scores,posclass)
```
其中,`labels`为真实类标签,`scores`为分类器的预测得分,`posclass`为正类的类标签,可以是1或者其他值,如果不指定,则默认为1。返回值`X`和`Y`表示ROC曲线的横坐标和纵坐标,`T`表示阈值,`AUC`表示ROC曲线下的面积。
下面是一个示例代码:
```
% 准备数据
labels = [1 1 0 1 0 0 1 0 1 1];
scores = [0.8 0.7 0.6 0.9 0.4 0.3 0.85 0.2 0.95 0.75];
% 计算ROC曲线和AUC值
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels,scores,1);
% 绘制ROC曲线
plot(X,Y)
xlabel('False positive rate')
ylabel('True positive rate')
title(['ROC curve (AUC = ' num2str(AUC) ')'])
```
执行上述代码,将得到一个ROC曲线图和AUC值。