matlab下 ROC和AUC的实现

本文介绍了如何使用Matlab计算ROC曲线及AUC值的方法。ROC曲线用于评估分类器的性能,而AUC值则量化了分类器的整体表现。文中提供了具体的Matlab代码示例,包括如何绘制ROC曲线以及计算AUC。

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ROC

matlab自带plotroc(gt,y);

gt为真实输出,y为实际输出(归一化[0,1])


AUC

function [result]=AUC(test_targets,output)

%计算AUC值,test_targets为原始样本标签,output为分类器得到的标签
%均为行或列向量
[A,I]=sort(output);
M=0;N=0;
for i=1:length(output)
    if(test_targets(i)==1)
        M=M+1;
    else
        N=N+1;
    end
end
sigma=0;
for i=M+N:-1:1
    if(test_targets(I(i))==1)
        sigma=sigma+i;
    end
end
result=(sigma-(M+1)*M/2)/(M*N);
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