我們通常使用roc曲線來評價分類結果的好壞，在matlab中繪製該曲線其實也十分容易。我們讓label
表示真實的類別，output
表示**的類別，那麼呼叫：
[xrf,yrf,trf,aucrf]
=perfcurve
(label,output,1)
;
plot
(xrf,yrf)
即得到我們通常所說的auc
的值。
繪製ROC曲線
roc曲線是什麼意思，書面表述為 roc 曲線 接收者操作特徵曲線 是一種顯示分類模型在所有分類閾值下的效果的圖表。好吧，這很不直觀。其實就是乙個二維曲線，橫軸是fpr，縱軸是tpr 至於tpr，fpr怎麼計算 然後tpr,fpr的定義為 tpr tp tp fn 也就是recall fpr fp ...
分類演算法如何繪製roc曲線 ROC曲線繪製方法
roc receiver operating characteristic 曲線即受試者工作特徵曲線。roc曲線與座標軸圍成的面積被稱為auc area under curve 這兩個指標和敏感性 特異性和準確性一起，是評估演算法模型效能常用的指標。在進一步介紹roc曲線如何繪製之前，先引入幾個概念...
ROC曲線及其matlab實現ROC曲線的繪畫
roc曲線 receiver operating characteristic curve 是利用classification模型真正率 true positive rate 和假正率 false positive rate 作為座標軸，圖形化表示分類方法的準確率的高低。roc圖的一些概念定義 真正...