MATLAB 对于小目标检测，绘制roc曲线

在MATLAB中绘制接收者操作特征（ROC）曲线是评估分类器性能的常用方法，特别是在小目标检测任务中。ROC曲线展示了在不同阈值下，分类器的真正例率（True Positive Rate, TPR）与假正例率（False Positive Rate, FPR）之间的关系。MATLAB代码用于计算和绘制ROC曲线。

1. 数据准备

假设你已经有一个分类器的输出结果，包括每个测试样本的预测概率（或分数）以及它们的真实标签。以下是一个示例数据的生成方法：

% 示例数据
num_samples = 1000; % 样本数量
scores = rand(num_samples, 1); % 分类器输出的预测概率
true_labels = randi([0, 1], num_samples, 1); % 真实标签（0或1）

2. 计算ROC曲线

使用MATLAB的perfcurve函数可以方便地计算ROC曲线。该函数返回真正例率（TPR）、假正例率（FPR）和阈值。

% 计算ROC曲线
[X, Y, T, AUC] = perfcurve(true_labels, scores, 1);

% X: 假正例率 (FPR)
% Y: 真正例率 (TPR)
% T: 阈值
% AUC: 曲线下面积 (Area Under the Curve)

3. 绘制ROC曲线

使用plot函数绘制ROC曲线，并添加必要的标签和标题。

% 绘制ROC曲线
figure;
plot(X, Y, 'LineWidth', 2);
hold on;
plot([0, 1], [0, 1], 'k--', 'LineWidth', 1.5); % 绘制随机分类器的对角线
hold off;

% 添加标题和标签
title('ROC Curve for Small Object Detection');
xlabel('False Positive Rate (FPR)');
ylabel('True Positive Rate (TPR)');
legend('Classifier', 'Random', 'Location', 'southeast');
grid on;

% 显示AUC值
disp(['AUC: ', num2str(AUC)]);

4. 代码

将上述步骤合并为一个完整的MATLAB脚本：

% 示例数据
num_samples = 1000; % 样本数量
scores = rand(num_samples, 1); % 分类器输出的预测概率
true_labels = randi([0, 1], num_samples, 1); % 真实标签（0或1）

% 计算ROC曲线
[X, Y, T, AUC] = perfcurve(true_labels, scores, 1);

% 绘制ROC曲线
figure;
plot(X, Y, 'LineWidth', 2);
hold on;
plot([0, 1], [0, 1], 'k--', 'LineWidth', 1.5); % 绘制随机分类器的对角线
hold off;

% 添加标题和标签
title('ROC Curve for Small Object Detection');
xlabel('False Positive Rate (FPR)');
ylabel('True Positive Rate (TPR)');
legend('Classifier', 'Random', 'Location', 'southeast');
grid on;

% 显示AUC值
disp(['AUC: ', num2str(AUC)]);

参考源码 MATLAB 对于小目标检测，绘制roc曲线 youwenfan.com/contentcnb/79358.html

5. 结果分析

• ROC曲线：曲线越接近左上角，分类器性能越好。
• AUC值：AUC值越接近1，表示分类器性能越好。AUC值为0.5表示分类器性能与随机猜测相当。