ROC曲线matlab代码

以下是绘制ROC曲线的MATLAB代码示例：

% 假设有一个分类器，输出结果为scores，真实标签为labels
% ROC曲线
[x,y,~,auc] = perfcurve(labels,scores,1);
plot(x,y);
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title(['ROC Curve, AUC = ' num2str(auc)]);

其中，`perfcurve` 函数可以计算出 ROC 曲线上的点，`auc` 变量存储了 ROC 曲线下面积。

需要注意的是，这里的 `scores` 变量是分类器的输出结果，通常是概率或者决策函数的值。`labels` 变量是样本的真实标签，通常是二元分类问题中的 0 或 1。

相关问题

roc曲线matlab代码

ROC曲线是一种衡量分类器性能的评价指标，常被用于评估二分类问题的分类结果。在Matlab中，可以通过以下代码来绘制ROC曲线：

1. 读取真实标签和分类器预测标签

y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 1];  % 真实标签
y_score = [0.3, 0.6, 0.2, 0.8, 0.1, 0.7];  % 分类器预测的得分

2. 计算FPR和TPR

% 按照y_score从大到小排序
[y_score, idx] = sort(y_score, 'descend');
y_true = y_true(idx);

% 初始化FPR和TPR
fpr = zeros(length(y_true) + 1, 1);
tpr = zeros(length(y_true) + 1, 1);

% 计算FPR和TPR
for i = 1:length(y_true)
    fpr(i+1) = fpr(i) + (1-y_true(i));
    tpr(i+1) = tpr(i) + y_true(i);
end
fpr = fpr / sum(1-y_true);
tpr = tpr / sum(y_true);

3. 绘制ROC曲线

% 画图
plot(fpr, tpr, 'b-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot([0 1], [0 1], 'r--', 'LineWidth', 2);
xlabel('FPR');
ylabel('TPR');
legend('ROC curve', 'Random guessing');
grid on;

其中，y_true是一个长度为n的向量，表示样本的真实标签；y_score也是一个长度为n的向量，表示分类器预测的得分。在计算FPR和TPR时，需要将y_score按照得分从大到小排序。最终，通过plot函数将FPR和TPR连接起来绘制ROC曲线，同时画出随机猜测的虚线。

cps攻击 roc曲线 matlab代码

CPS攻击是指使用控制参数恶意干扰系统的一种攻击方式，以影响系统的动态行为。ROC曲线是用于评估二分类模型性能的一种指标，通过分析分类器的真阳性率和假阳性率之间的关系来衡量模型的预测准确性。

Matlab代码可以用于实现对CPS攻击对ROC曲线的影响分析。以下是一个简单的Matlab代码示例：

% 生成正常样本和异常样本的标签和预测概率
labels = [zeros(500,1); ones(500,1)];
scores_normal = rand(500,1)*0.2 + 0.8;
scores_attack = rand(500,1)*0.2 + 0.2;

% 合并正常样本和异常样本的预测概率
scores = [scores_normal; scores_attack];

% 使用不同的阈值计算不同的真阳性率和假阳性率
thresholds = linspace(0, 1, 100);
roc_curve = zeros(length(thresholds), 2);

for i = 1:length(thresholds)
    threshold = thresholds(i);
    
    % 根据阈值将概率转化为二分类标签
    predictions = scores >= threshold;
    
    % 计算真阳性率和假阳性率
    true_positive_rate = sum(predictions(labels == 1) == 1) / sum(labels == 1);
    false_positive_rate = sum(predictions(labels == 0) == 1) / sum(labels == 0);
    
    % 保存到ROC曲线上
    roc_curve(i, :) = [false_positive_rate, true_positive_rate];
end

% 绘制ROC曲线
plot(roc_curve(:,1), roc_curve(:,2));
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('ROC Curve');

这段代码首先生成了一个有500个正常样本和500个异常样本的标签和预测概率。然后根据不同的阈值计算不同的真阳性率和假阳性率，并将其保存到ROC曲线上。最后使用`plot`函数绘制了ROC曲线。