MATLAB机器学习性能评估代码库使用指南

资源摘要信息:"matlabauc代码-ml-performance:衡量机器学习分类器性能的代码" 该资源是一个开源的MATLAB代码库，主要用于评估和衡量机器学习分类器的性能。通过提供的脚本和函数，可以计算出分类器在处理二元分类问题时的关键性能指标。该代码库包含以下核心内容和功能： 1. 主要运行文件：`calibrate.m`是该代码库的核心运行脚本，它调用其他函数来计算性能指标。该函数需要以下参数：`actual`（真实的二元分类标签）、`predicted`（模型的预测结果）、`trueClass`（感兴趣类别的标签，可以是1或0）和`Nbins`（用于HL测试的分箱数量）。 2. 性能指标计算：`calibrate.m`函数会计算一系列性能指标来评估模型的预测能力。这些性能指标包括： - AUC（Area Under the Curve，曲线下面积）：ROC曲线（接收者操作特征曲线）下的面积，用于衡量模型在所有可能阈值下的分类性能。 - OPT_ER（Optimal Error Rate，最优错误率）：ROC曲线上最佳的点，是误分类率最低的点。 - EER（Equal Error Rate，等错误率）：ROC曲线上真正率和假正率相等的点，即在该点上，模型将正负类错误分类的概率相同。 3. 分类指标解释： - AUC是评估分类器性能的重要指标之一，其值范围在0到1之间。一个完美分类器的AUC值为1，而随机猜测的AUC值为0.5。AUC值越大，分类器的性能越好。 - OPT_ER表示模型在不同阈值选择下的最优性能点，此点通常在ROC曲线上具有最远距离原点的切线。 - EER在安全相关的应用中特别重要，因为它反映了系统在假正和假负之间平衡的点。例如，在生物认证系统中，过高的EER会导致安全风险，而过低的EER则会导致用户体验变差。 4. 辅助函数：`calibrate.m`函数还会调用两个其他函数，`HosmerLemeshowTest.m`和`InterX.m`，分别用于执行Hosmer-Lemeshow拟合优度测试和插值计算，这两个方法帮助评估分类器的拟合程度和性能。 5. 代码库标签：`系统开源`标签表示该代码库是开源项目，任何人都可以使用、修改和分发这些代码，无需支付费用。这对研究人员、学生和从业人员来说是一个宝贵的学习和实验资源。 6. 文件名称列表：`ml-performance-master`表示该代码库的项目名称，以及表明该项目拥有多个文件和组件。 使用这个MATLAB代码库，研究人员和开发者可以轻松地对他们的分类器进行性能评估，找到模型性能的不足之处，并进一步改进模型。通过计算AUC、OPT_ER和EER等指标，用户能够全面了解模型在二元分类任务中的表现，对比不同模型的性能，以及优化模型的选择和参数调整。这些功能使得该代码库成为机器学习研究和实践中的一个重要工具。