用MATLAB分类后，有两个数据，预测值是predictions，真实值是test_labels，都是1*44的一维数据，求其AUC

可以使用MATLAB中的`perfcurve`函数计算AUC。下面是一个示例代码：

% 准备数据
predictions = [0.2 0.8 0.4 0.1 0.6 0.3 0.7 0.9 0.5 0.2 0.1 0.3 0.4 0.7 0.6 0.8 0.9 0.2 0.5 0.3 0.6 0.8 0.4 0.1 0.7 0.2 0.1 0.9 0.5 0.6 0.3 0.4 0.8 0.7 0.2 0.1 0.6 0.3 0.4 0.5 0.8 0.7 0.9 0.2 0.1 0.3 0.5];
test_labels = [0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1];

% 计算AUC
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(test_labels, predictions, 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。