画ROC曲线和分数分布的代码

资 源 简 介

画ROC曲线和分数分布的代码

详 情 说 明

ROC曲线和分数分布是模式识别研究中常用的工具，用于评估分类器的性能。在MATLAB中，可以利用内置函数和简单的绘图命令来实现这些功能。

对于ROC曲线，MATLAB提供了`perfcurve`函数，它可以根据给定的真实标签和预测分数计算出真正例率（TPR）和假正例率（FPR），从而绘制ROC曲线。为了使用该函数，首先需要准备分类器的预测分数以及对应的真实标签（如`0`和`1`）。调用`perfcurve`后，可以获取FPR和TPR的数据点，再用`plot`函数绘制曲线，并计算AUC（曲线下面积）以衡量分类器性能。

分数分布通常用于展示正负样本的预测分数分布情况，帮助分析分类器的区分能力。可以使用`histogram`或`ksdensity`函数绘制密度图。通过对比正负样本的分数分布，可以直观地判断分类器的分类效果。例如，如果两类分数分布重叠较少，说明分类器性能较好；反之，则可能存在较大的分类误差。

在实际应用中，还可以调整分类阈值，观察ROC曲线的变化，或者结合其他性能指标（如精确度-召回率曲线）进行更全面的分析。MATLAB的绘图功能强大，可以轻松调整图形样式、添加标签和图例，使结果更加直观易懂。