ROC曲线绘制程序

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ROC曲线绘制程序

详 情 说 明

ROC曲线绘制程序（Matlab版）

ROC曲线是评估二分类模型性能的重要工具，它通过绘制真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）的关系曲线，直观展示模型在不同阈值下的表现。Matlab提供了简洁的函数来实现ROC曲线的绘制，无需重复造轮子。

绘制ROC曲线的核心逻辑如下： 模型预测输出：首先需要模型的预测概率或得分，而非直接输出类别标签。这些分数用于后续阈值划分。 阈值划分：遍历所有可能的阈值（通常按预测值排序生成），计算每个阈值下的TPR和FPR。 曲线绘制：将TPR（纵轴）和FPR（横轴）的点连接成曲线，并计算曲线下面积（AUC）以量化模型性能。

Matlab的`perfcurve`函数可直接完成上述步骤，输入真实标签和预测分数即可自动生成ROC曲线。为提高效率，建议预先对预测分数排序，避免重复计算。

扩展思考： 多分类问题可通过“一对多”策略转化为多个二分类ROC曲线。 对比不同模型的ROC曲线时，需注意测试集的一致性以保证公平性。 AUC接近0.5时，模型可能无判别能力；超过0.9则通常认为性能优秀。