用matlab将表格中的数据读取后绘制PR、ROC曲线

在Matlab中，我们可以使用`readtable`函数读取表格数据，然后使用`plot`函数绘制PR、ROC曲线。

首先，假设你的表格数据保存在名为`data_table.xlsx`的Excel文件中，数据位于第一个工作表中。我们可以使用以下代码来读取数据：

data_table = readtable('data_table.xlsx');

接下来，我们需要从数据表中提取出真实标签和模型预测概率，这两个数据列的列名分别为`GroundTruth`和`Score`。假设我们将这两个数据保存到名为`ground_truth`和`score`的变量中：

ground_truth = data_table.GroundTruth;
score = data_table.Score;

然后，我们可以使用`perfcurve`函数来计算PR、ROC曲线的数据点。例如，以下代码可以计算PR曲线的数据点：

[precision, recall, thresholds] = perfcurve(ground_truth, score, 1);

最后，我们可以使用`plot`函数将计算出的PR曲线绘制出来：

plot(recall, precision, 'b', 'LineWidth', 2);
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('Precision-Recall Curve');

类似地，我们可以计算ROC曲线的数据点并绘制出来。以下是完整的代码示例：

data_table = readtable('data_table.xlsx');
ground_truth = data_table.GroundTruth;
score = data_table.Score;

[precision, recall, thresholds] = perfcurve(ground_truth, score, 1);
figure;
plot(recall, precision, 'b', 'LineWidth', 2);
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('Precision-Recall Curve');

[fpr, tpr, thresholds] = perfcurve(ground_truth, score, 1);
figure;
plot(fpr, tpr, 'b', 'LineWidth', 2);
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve');