计算ROC曲线和AUC

资 源 简 介

计算ROC曲线和AUC

详 情 说 明

ROC曲线和AUC是评估分类模型性能的重要指标。ROC曲线通过绘制真正例率(TPR)与假正例率(FPR)的关系来展示模型在不同阈值下的表现，而AUC（曲线下面积）则量化了模型的整体区分能力。在MATLAB中，可以使用内置函数简化ROC和AUC的计算流程。

ROC曲线绘制 MATLAB中可利用`perfcurve`函数计算ROC曲线，该函数需要输入真实标签和预测概率值。通过设置`XCrit`和`YCrit`参数为`'FPR'`和`'TPR'`，可以明确横纵轴为FPR和TPR。函数会自动生成不同阈值下的坐标点，直接调用`plot`即可可视化曲线。

AUC计算 `perfcurve`的返回值中包含AUC值，若需单独计算，可通过对ROC曲线积分实现。MATLAB也支持直接使用`trapz`函数对离散点进行数值积分。AUC越接近1，说明模型分类性能越好；0.5则表示无区分能力。

注意事项 输入数据需为概率值而非硬分类结果； 多分类问题需转化为“一对多”模式单独计算每类ROC； 数据不平衡时，AUC可能优于准确率等指标。

通过结合`perfcurve`和其他统计工具，MATLAB能高效完成从数据评估到可视化的全流程分析。