如何使用Matlab得到ROC曲线的意思吗?
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我遇到一个问题情节意味着ROC曲线的10倍交叉验证使用Matlab。
我运行代码cvPartition = cvPartition (dataSize“k”10);获得10倍的训练和测试。然而,正如它随机选择训练和测试的数量。中华民国曲线从每个褶皱是不同的大小。另外,我想把这些十ROC曲线的平均民国从交叉验证。有人知道怎么做吗?我读了另一篇文章使用Python使用一维插值完全解决这个问题。不知道如何用Matlab。
所有的玻璃钢和TPR值:
FPR_All =
列1到9
0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0
0.2500 - 0.2000 0 0.1667 0.1667 0.1429 0.3333 0.2000 0
0.5000 0.4000 0.2500 0.3333 0.3333 0.2857 0.6667 0.4000 0.3333
0.7500 0.6000 0.5000 0.5000 0.5000 0.4286 1.0000 0.6000 0.6667
1.0000 0.8000 1.0000 0.8000 0.7500 0.6667 0.6667 0.5714南
南1.0000 1.0000 0.8333 0.8333 0.7143 1.0000南南
南南南南南南1.0000 - 1.0000 0.8571
南南南南南南南南1.0000
南南南南南南南南南
列10
0
0
0.1429
0.2857
0.4286
0.5714
0.7143
0.8571
1.0000
南
TPR_All =
列1到9
0 0 0 0 0 0 0 0 0
1.0000 1.0000 0.8333 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.8571
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000南
南1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000南南
南南南南南南1.0000 - 1.0000 1.0000
南南南南南南南南1.0000
南南南南南南南南南
列10
0
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
南
答案(2)
Ilya
2016年9月1日
5个评论
阿里Algomae
2016年9月8日
IIya博士感谢你们的答复,红色曲线的平均曲线。现在我有这个问题,有时所有值的TPR的而predected标签不等于测试标签,请帮我在哪里的问题。
模型= svmtrain (train_Labelorginalouter BestFeatureVector,“- s - t 0 - c 100”);% - c 128 - g .1250 / / - c 81920 - g。5
[predicted_label、准确性、水平]= svmpredict (test_Labelorginalouter、testdataouter模型);
AccuracyFoldouter (i) =精度(1,1);
% Vals = [0:0.1:1];
test_Labelorginalouter = num2cell (test_Labelorginalouter);
水平= num2cell(水平);
(X, Y, T, AUC) = perfcurve (test_Labelorginalouter,级别,1,“XVals”,0:.05:1);% [0 .05:1):
:TPR(我)= (Y (: 1)) ';
如果(所有(TPR(我:)= = 1))
disp (“检查”)
暂停
结束
我有一个警告:
警告:一个类中不存在至少一个二次抽样样品。你可能会得到NaN的信心。在perfcurve > > xytOneSample(第1347行)perfcurve > xyt / loopXYT internal.stats.parallel(第1315行)。smartForSliceout(第174行)在perfcurve > xyt(第1323行)perfcurve(第554行)crossvalindAlff2(第83行)
