从matlab分类学习器中导出roc曲线

要从Matlab分类学习器中导出ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线，首先需要确保已经训练好了分类学习器并且进行了预测。接下来，可以按照以下步骤导出ROC曲线：

1. 使用训练好的分类学习器对测试数据进行预测，得到预测结果以及真实标签。

2. 使用perfcurve函数根据预测结果和真实标签计算出ROC曲线的横纵坐标。perfcurve函数的用法如下：
[~,~,~,AUC] = perfcurve(labels, scores, positiveClass);

其中labels为真实的标签，scores为分类学习器输出的得分，positiveClass为正例的类别。

3. 使用plot函数将计算得到的ROC曲线进行绘制。可以设置线型、颜色、标签等参数以便更清晰地展示ROC曲线。

4. 可以通过legend函数添加图例说明每条曲线对应的类别或者学习器。

5. 最后，使用xlabel和ylabel函数添加横纵坐标的标签，并使用title函数添加标题，使得ROC曲线的图像更加清晰和易于理解。

通过以上步骤，就可以从Matlab分类学习器中导出ROC曲线，并且对分类学习器的性能进行评估和比较。同时，可以根据AUC（Area Under the Curve）的数值来比较不同学习器的性能，AUC值越大代表学习器性能越好。