AUC曲线和混淆矩阵的绘制 基于matlab gui

于 2022-07-11 15:29:06 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 大数据
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本文档介绍了如何使用MATLAB图形用户界面(GUI)来绘制AUC曲线和混淆矩阵，主要针对机器学习领域的评估。通过此教程，读者可以学习到在大数据背景下，利用MATLAB进行模型性能可视化的方法。
MATLAB软件二次开发：MATLAB在金融数据分析中的应用
kkchenjj的博客
08-05 1173
MATLAB, 作为一款强大的数学计算软件，其在金融数据分析中的应用广泛且深入。MATLAB 提供了丰富的工具箱，如金融工具箱、统计和机器学习工具箱、优化工具箱等，这些工具箱包含了大量预定义的函数，可以用于处理复杂的金融计算和分析任务。此外，MATLAB 的编程环境易于使用，适合快速原型设计和算法开发，使得金融专业人士能够迅速将理论转化为实践。
绘制ROC曲线图并计算AUC值：使用Python和Matlab的实用代码
bug_code702的博客
09-19 779
ROC曲线显示了在不同分类阈值下，真正例率（True Positive Rate，TPR）与假正例率（False Positive Rate，FPR）之间的关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python和Matlab绘制ROC曲线并计算曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）的值。较高的AUC值通常表示分类器具有较好的性能，而AUC=0.5则表示分类器的性能与随机猜测相当。最后，使用Matplotlib库绘制了ROC曲线，并输出了AUC的值。函数绘制了ROC曲线，并输出了AUC的值。
auc matlab,matlab ROC曲线(receiver operating characteristic)/AUC
weixin_35652131的博客
03-16 803
ROC曲线对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结果往往不是0,1这样的标签,如神经网络,得到诸如0.5,0,8这样的分类结果。这时,我们人为取一个阈值,比如0.4,那么小于0.4的为0类,大于等于0.4的为1类,可以得到一个分类结果。同样,这个阈值我们可以取0.1,0.2等等。取不同的阈值,得到的最后的分类情况也就不同。如下面这幅图: 蓝色表示原始为负类分类得到的统计图,红色为正类得到的统计图...
显著性检测(saliency detection)评价指标之sAUC（shuffled AUC）的Matlab代码实现
a18861227的博客
04-01 962
AUC_shuffled.m function [score,tp,fp] = AUC_shuffled(saliencyMap, fixationMap, otherMap, Nsplits, stepSize, toPlot) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map ...
Matlab 实现显著性检测模型性能评价算法之AUC
一千零一夜的博客
05-13 1万+
一，AUC预备知识： 1. 常用来评价一个二分类器的优劣。 2. 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值则为正类，否则为反类。 3. 实际上，根据这个实值或概率预测结果，可以将测试样本进行排序，"最可能"（实值或概率预测最大）是正例的排在最前面，“最不可能”是正例的排在最后面。这个，分类过程就相当于在这个排序中以某个“截断点”（即阈值）...
ROC曲线与AUC
ice110956的专栏
03-02 3万+
对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结果往往不是0,1这样的标签,如神经网络,得到诸如0.5,0,8这样的分类结果.这时,我们人为取一个阈值,比如0.4,那么小于0.4的为0类,大于等于0.4的为1类,可以得到一个分类结果。同样,这个阈值我们可以取0.1,0.2等等。取不同的阈值,得到的最后的分类情况也就不同。 阈值不同,可以得到不同的结果,但是由分类器决定的统计图始终是不变的。这时候就需要一个独立与阈值,只与分类器有关的评价指标,来衡量特定分类器的好坏。 还有在类不平衡的情况下,如正样本90个,负样本
l-曲线matlab代码-MatlabAUC:Matlab代码，用于接收器工作曲线（AUC）和置信区间下的面积
05-24
l-曲线矩阵代码MatlabAUC Matlab函数用于估计接收器工作曲线（ROC）和ROC曲线下的面积（AUC），以及各种方法来估计AUC估计的参数和非参数置信区间。 还包括用于针对已知值对ROC下的估计面积进行简单引导测试的代码。 可用的CI估计方法为： Hanley-McNeil，参数[1] 曼·惠特尼（Mann-Whitney），非参数[2] 非参数最大方差[3] 非参数对数[2] 引导程序，非参数[2] Wald，非参数[4] Wald连续性校正的非参数[4] logit置信区间估计器（默认）具有良好的覆盖率，对于不平衡的样本相当健壮，并且适用于有序数据[2,4]。 仿真表明，Wald间隔对于较小的样本量（<100个总样本）具有更大的功效，尽管这些间隔对不平衡数据不稳健，也不适用于序数数据[4]。 Hanley，JA，McNeil，BJ（1982）。 接收器工作特性（ROC）曲线下面积的含义和用途。 放射学，143：29-36 秦庚，霍蒂洛瓦茨，L（2008）。 连续规模诊断测试的ROC曲线下面积的非参数置信区间的比较。 Stat Meth Med Res，17：207-21
基于MATLAB神经网络的白内障图像分类系统
为了评估模型性能，项目绘制了**混淆矩阵**（Confusion Matrix）和**ROC曲线**（Receiver Operating Characteristic Curve）。混淆矩阵直观展示了各类别的分类准确率、精确率、召回率等指标，揭示是否存在类别不平衡...
基于MATLAB的口服葡萄糖耐量测试MISI计算工具
标题“matlabgui计算器代码-MISI-Calculator:MISICalculator-MATLAB代码，通过口服葡萄糖耐量测试数据量化骨”所涉及的知识点是一个基于MATLAB开发的图形用户界面（GUI）应用程序，名为MISI-Calculator，其核心功能...
Matlab开发：量化生物反应性的AUC计算工具
关于文件的标题中提到的Matlab，这是一种广泛应用于数值计算、数据分析、算法开发和图形绘制的编程语言和环境。Matlab因其易用性和强大的功能库而受到工程师、科学家和教育工作者的喜爱。在这个文件中，Matlab被用作...
matlabauc代码-matlab:各种matlab代码的集合
05-24
Matlab的耳语各种Matlab代码 我自己编写（或分叉）的脚本的集合。 以下是功能列表， （1）信号处理 功能 描述 compute_area 计算曲线限制的面积 compute_aoc 计算曲线上的面积 compute_auc 计算曲线下面积 extract_pca 使用PCA计算平均信号 （2）矩阵运算 功能 描述 trf_triu2vec 向量化矩阵的上三角部分 trf_vec2triu 将给定的矢量转换为对称的方矩阵 trf_vech 对给定矩阵执行半向量化 trf_ivech 执行trf_vech的逆运算 （3）数据处理 功能 描述 check_spdmats 返回对称和正半定矩阵的3d数组 trf_normalize 以行或列方式规范化/标准化数据
matlab计算auc,ROC和AUC介绍以及如何计算AUC
weixin_39637614的博客
03-17 2273
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。ROC曲线需要提前说明的是，我们这里只讨论二值分类器。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，rec...
matlab计算图像混淆矩阵代码,混淆矩阵-MATLAB代码详解
weixin_39692254的博客
03-17 1910
一.混淆矩阵(一).简介在人工智能中，混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵(confusion matrix)刻画一个分类器的分类准确程度。“混...
ROC曲线详解及matlab绘图实例
开飞机的小毛驴儿
03-15 4万+
有关ROC曲线的内容转自wiki：https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF，版权归原作所有 在信号检测理论中，接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种坐标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一
MATLAB绘制ROC曲线并计算AUC值
塞上江南的专栏
10-16 9046
最近需要比较不同CNN网络的分类效果，用到了Auc值，所以学习了下用MATLAB绘制ROC曲线并计算Auc值的代码，总结如下。 1. 子函数代码： % 计算AUC值，同时绘制ROC曲线 % 二值分类，predict为预测为真的概率值，ground_truth为真值标签，均为一维向量 % 返回值：PX, PY为ROC曲线上的点，Auc为ROC曲线下面面积值 % Create Date: 2020/10/16 function [PX,PY,Auc] = calculate_roc(predict, g
AUC计算方法总结
热门推荐
pzy20062141的专栏
09-24 12万+
1.  最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。由于我们的测试样本是有限的。我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此，计算的AUC也就是这些阶梯 下面的面积之和。这样，我们先把score排序(假设score越大，此样本属于正类的概率越大)，然后一边扫描就可以得到我们想要
Matlab绘制ROC曲线并计算AUC面积
mmm305658979的博客
09-15 7195
ROC曲线是根据在二分类时，设定不同的分类阈值得到的真阳性率（TPR）和伪阳性率（FPR)得到的。 如图括号格式为（预测的标签，实际的标签）。 (sensitivity) TPR=TP/(TP+FN)= (1,1)/((1,1)+(0,1)) (1-specificity) FPR=FP/(FP+FN)= (1,0)/((1,0)+(0,0)) F1 = 2TP/(2TP+FP+FN)...
ROC，AUC最透彻的讲解（实例分析+matlab代码）
视觉小新的博客
03-18 1万+
女朋友的毕业论文，做到了图像分割性能的评价，看到了需要用到AUC和ROC，请教大佬们，博后周师兄给出了他的解释和程序实现，非常感谢，后来查看了几个大V写的博客，感觉非常好，自己学习整理了一下，在这里总结给大家。 A大牛说，面试的时i候，一句话说明AUC的本质和计算规则： AUC：一个正例，一个负例，预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。 所以根据定义：我们最直观的有两种计算 A...
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