我现在拥有训练完成的svm模型svm_model.mat，以及excel数据包含数据和类别，怎么绘制PR曲线？请给我这一段matlab代码，不要自定义函数

以下是用MATLAB绘制PR曲线的示例代码：

% 加载数据
data = xlsread('data.xlsx');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 加载SVM模型
load('svm_model.mat');

% 使用SVM模型进行预测
[predicted_labels, ~, ~] = predict(svm_model, X);

% 计算PR曲线的精度和召回率
[precision, recall] = prcurve(y, predicted_labels);

% 绘制PR曲线
plot(recall, precision);
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('PR Curve');

% 计算PR曲线的精度和召回率
function [precision, recall] = prcurve(actual_labels, predicted_labels)
[~, score] = sort(predicted_labels, 'descend');
actual_labels = actual_labels(score);
tp = cumsum(actual_labels == 1);
fp = cumsum(actual_labels == 0);
precision = tp ./ (tp + fp);
recall = tp ./ sum(actual_labels == 1);
end

相关问题

我现在拥有训练完成的svm模型svm_model.mat，以及excel数据，怎么绘制PR曲线？请给我这一段matlab代码

以下是一个基本的MATLAB代码示例，用于绘制PR曲线：

% 加载SVM模型
load('svm_model.mat');

% 加载数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 如果数据以excel格式保存

% 分离特征和标签
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 预测标签
[y_pred, ~, ~] = svmpredict(y, X, svm_model);

% 计算PR曲线
[precision, recall] = pr_curve(y, y_pred);

% 绘制PR曲线
plot(recall, precision);
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('PR Curve');

% 计算AP（平均准确率）
ap = average_precision(y, y_pred);
fprintf('Average Precision: %.4f\n', ap);

其中，`pr_curve`和`average_precision`是自定义函数，用于计算PR曲线和平均准确率。您需要根据您的数据格式和具体需求进行相应的修改。

我现在拥有训练完成的svm模型svm_model.mat，以及excel数据，怎么绘制PR曲线？请给我这一段matlab代码，不要自定义函数

以下是使用MATLAB绘制PR曲线的示例代码：

% 加载训练好的SVM模型和测试数据
load svm_model.mat
data = xlsread('data.xlsx');

% 预测测试数据的标签和置信度
[label, score] = predict(svm_model, data(:,1:4));

% 计算PR曲线的精度和召回率
[precision, recall] = prcurve(data(:,5), score(:,2));

% 绘制PR曲线
plot(recall, precision, 'b');
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('PR Curve');

其中，`prcurve`是MATLAB自带的函数，用于计算PR曲线的精度和召回率。在这个示例中，我们首先加载训练好的SVM模型和测试数据，然后使用`predict`函数预测测试数据的标签和置信度。最后，我们调用`prcurve`函数计算PR曲线的精度和召回率，并使用`plot`函数绘制PR曲线。