matlab计算auc,ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

最新推荐文章于 2023-09-19 10:01:54 发布
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文章标签： matlab计算auc
本文介绍了ROC曲线和AUC在评价二值分类器性能中的应用，并详细阐述了如何使用MATLAB计算AUC。ROC曲线通过FPR和TPR展示了分类器的表现，AUC值越大，分类器性能越好。通过改变分类器的阈值，可以得到不同点的FPR和TPR，进而绘制ROC曲线。利用评分或概率输出，可以根据样本排序计算AUC。

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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，recall，F-score

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正如我们在这个ROC曲线的示例图中看到的那样，ROC曲线的横坐标为false positive rate(FPR)，纵坐标为true positive rate(TPR)。下图中详细说明了FPR和TPR是如何定义的。

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接下来我们考虑ROC曲线图中的四个点和一条线。第一个点，(0,1)，即FPR=0, TPR=1，这意味着FN(false negative)=0，并且FP(false positive)=0。Wow，这是一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。第二个点，(1,0)，即FPR=1，TPR=0，类似地分析可以发现这是一个最糟糕的分类器，因为它成功避开了所有的正确答案。第三个点，(0,0)，即FPR=TPR=0，即FP(false positive)=TP(true positive)=0，可以发现该分类器预测所有的样本都为负样本(negative)。类似的，第四个点(1,1)，分类器实际上预测所有的

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