ROC曲线描述了二元分类问题的性能,基于不同阈值处理一组分数进行分类。宽松的阈值提供高灵敏度但低特异性,严格的阈值提供高特异性但低灵敏度;ROC曲线展示了在一系列阈值上的这种权衡。此代码提供了灵活选择敏感度与特异性的选项。ROC曲线的凸包位置可以理论上用于操作,因此也展示了该图。ROC曲线下面积(AUC)是评估分类器总体准确度的度量,而ROCCH下的面积则是一种上限,通过加权不同分类器阈值结果的组合实现。
(AU)ROC(CH)具有凸包的接收器操作特性曲线及其在MATLAB开发中的应用
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ROC 曲线是评估二分类模型的神器,能你直观了解模型的表现。通过比较真正率(TPR)和假正率(FPR),它展示了不同阈值下的模型效果。尤其在医学、信号检测等领域有用。用 MATLAB 绘制 ROC 曲线也挺,只需要几行代码,使用perfcurve函数就能搞定。需要注意的是,AUC(曲线下面积)是评估 ROC 曲线好坏的一个关键指标,越接近 1 模型越优秀。如果你做的是分类任务,理解和掌握 ROC 曲线会大大提升你对模型的掌控能力,像这种简单高效的工具,了解一下肯定没错。
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