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
时间: 2024-02-22 17:00:44 浏览: 22
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。
相关问题
通过两种分类方法进行分类,其中两次的测试数据预测存放在predictions1和predictions1中,都是1*44一维数组,两种分类的真实值一样,存放在test_labels中,也是1*44数组。对上述2种分类方法的分类性能进行统计分析,采用配对T检验。给出MATLAB代码完成上述问题
以下是MATLAB代码实现:
```matlab
% 假设两个分类方法的预测结果存储在predictions1和predictions2中,真实值存储在test_labels中
% 进行配对T检验
[~, p, ~, stats] = ttest(predictions1 - test_labels, predictions2 - test_labels);
% 显示T值和P值
fprintf('T值: %f\n', stats.tstat);
fprintf('P值: %f\n', p);
% 根据P值判断两种分类方法的差异是否显著
if p < 0.05
disp('两种分类方法的差异显著');
else
disp('两种分类方法的差异不显著');
end
```
解释一下代码的思路:
首先使用MATLAB自带的`ttest`函数进行配对T检验,计算T值和P值。其中,输入参数为两种分类方法的预测结果与真实值之间的差异。根据P值的大小,判断两种分类方法的差异是否显著。如果P值小于0.05,则认为两种分类方法的差异显著;否则,认为差异不显著。
使用predictions = model.fit().forecast(steps=len(test_data_arr))[0]之后,得到的预测值并不是和测试集数量相同的多个值,而是只有一个值,怎么解决?
如果使用`model.fit().forecast(steps=len(test_data_arr))[0]`只得到了一个预测值,而不是预期的和测试集数量相同的多个值,可能有以下几种原因:
1. `forecast()`方法返回的是一个包含预测值、标准误差、置信区间等信息的元组,因此需要使用索引来获取预测值。例如,可以使用`model.fit().forecast(steps=len(test_data_arr))[0]`来获取预测值数组。
2. 可能没有正确设置`start`和`end`参数。在调用`model.fit().forecast()`方法时,需要设置预测的时间步数,即`steps`参数,同时还需要设置预测的起始时间步,即`start`参数。如果没有正确设置`start`和`end`参数,可能会导致预测值不正确。你可以尝试设置`start`参数为训练集的最后一个时间步,`end`参数为测试集的最后一个时间步,例如:
```
predictions = model.fit().forecast(steps=len(test_data_arr), start=len(train_data_arr), end=len(train_data_arr)+len(test_data_arr)-1)[0]
```
3. 可能模型的参数设置不正确。不同的时间序列模型有不同的参数设置,如果参数设置不正确,可能会导致预测结果不准确。你可以尝试调整模型的参数,以提高预测的准确性。
如果以上方法都不能解决问题,可以尝试检查模型的代码是否正确,或者查看模型的文档来确定如何进行多步预测。