我有一些测试数据和标签:
testZ = [0.25, 0.29, 0.62, 0.27, 0.82, 1.18, 0.93, 0.54, 0.78, 0.31, 1.11, 1.08, 1.02];
testY = [1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2];
然后我对它们进行排序:
[sZ, ind] = sort(testZ); %%Sorts Z, and gets indexes of Z
sY = testY(ind); %%Sorts Y by index
[N, n] = size(testZ');
这将给出排序后的 Y 数据。在排序后的 Y 数据的每个元素中,我想将左侧的每个点分类为类型 1,将右侧的所有点分类为类型 2;然后将对数据的每个点重复此操作。我怎样才能做到这一点并找出每个元素的变量:
- TP(true Positive) - 正确标记为 1 的元素
- FP(误报) - 元素被错误标记为 1
- TN(真阴性) - 正确标记为 2 的元素
- FN(假阴性) - 元素被错误标记为 2
这样做的目的是为了让我可以为分类器创建 ROC 曲线,作为学校作业的一部分。
以下是绘制 ROC 和查找 AUC 值的代码:
tot_op = testZ;
targets = testY;
th_vals= sort(tot_op);
for i = 1:length(th_vals)
b_pred = (tot_op>=th_vals(i,1));
TP = sum(b_pred == 1 & targets == 2);
FP = sum(b_pred == 1 & targets == 1);
TN = sum(b_pred == 0 & targets == 1);
FN = sum(b_pred == 0 & targets == 2);
sens(i) = TP/(TP+FN);
spec(i) = TN/(TN+FP);
end
figure(2);
cspec = 1-spec;
cspec = cspec(end:-1:1);
sens = sens(end:-1:1);
plot(cspec,sens,'k');
AUC = sum(0.5*(sens(2:end)+sens(1:end-1)).*(cspec(2:end) - cspec(1:end-1)));
fprintf('\nAUC: %g \n',AUC);
上面的代码是修改后的版本http://www.dcs.gla.ac.uk/~srogers/firstcourseml/matlab/chapter5/svmroc.html http://www.dcs.gla.ac.uk/~srogers/firstcourseml/matlab/chapter5/svmroc.html
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)