曲线分析

ROC 的入门，WEKA 的工具确实挺实用的，尤其是做分类模型的时候，ROC 曲线能帮你快速看出模型效果怎么样。WEKA 里直接就能出图，点几下就搞定，操作门槛低，适合想快速上手的你。 WEKA 的可视化功能比较直观，点开分类结果后，用右键就能找到Visualize threshold curve，方便地画出 ROC 曲线。你能看到True Positive Rate和False Positive Rate之间的变化，简单一看，模型行不行就有底了。 如果你想搞清楚 ROC 每条线背后的逻辑，这篇详细指南挺值得看，里面讲了每个参数怎么影响图形，还带了实际案例，蛮有的。 顺便提一下，如果你想了解下

PAUL框架用于曲线特征的实现，在低信噪比图像中进行子像素曲线特征的预先提供的无监督学习。

在WEKA中，可视化阈值曲线提供了一种基于类的ROC分析方法。曲线上的每个点代表一个特定的阈值，该阈值决定了将实例归类为当前类的最小概率。通过调整阈值，我们可以观察到假正率和真正率的变化，从而评估分类器的性能。曲线上的点使用颜色进行区分，以便于观察不同阈值下的分类效果。 如何解读可视化阈值曲线： X轴： 假正率 (FPR)，表示被错误分类为正例的负例比例。 Y轴： 真正率 (TPR)，表示被正确分类为正例的正例比例。 颜色： 表示不同的阈值。 通过观察曲线走向以及不同阈值下的 TPR 和 FPR，我们可以选择最佳的阈值以达到 desired 的分类效果。

采用非参数统计方法分析耐热钢寿命预测主曲线，提出双指数主曲线形式，具有优良的统计推断特性。通过长时蠕变断裂数据检验发现，双指数主曲线在外推方面具有较强稳健性。

在 PictureBox 中绘制曲线，使用 Line 等函数生成曲线。

matlab曲线的颜色编码在聚焦粘附斑点图像分析软件中起重要作用。

这是一个用于计算管道纵向模态频散曲线和波形分析的Matlab程序，可直接下载使用。此外，该程序还能够分析包覆层管道的频散曲线，并展示各模态的径向能量分布图。

利用MATLAB脚本及公式绘制太阳能电池的光伏特性曲线，研究温度和光照强度对其影响。后续将上传Simulink仿真文件以进一步探索光伏特性的变化规律。

在MATLAB中，曲线拟合是优化散点图数据分析的关键步骤。通过曲线拟合，可以有效提高数据分析的准确性和可靠性，进而深入理解数据背后的趋势和模式。选择合适的拟合模型和参数调整是关键，能够帮助研究人员和工程师更精确地理解数据表现及其背后的物理或统计学原理。

非线性拟合的 Logistic 曲线，蛮适合拿来那种“S”型增长趋势的场景，像用户增长、药物反应这些都能用得上。用 MATLAB 来搞挺方便的，是配合fminspleas这种函数，拟合效果不错，收敛也快。 Logistic 模型本身就不算复杂，核心就是把那种逐渐趋于饱和的趋势用一个函数表达出来。你只要喂进去一些采样点，用最小二乘法一拟，拟出来的曲线贴合度还挺高的。 想系统了解的，推荐看看Logistic 回归那篇，讲得清楚，代码也直白；还有这篇使用 Fminspleas 进行 FMI 高效非线性回归拟合，对非线性优化做了比较细的拆解，适合搞深入点的同学。 用 MATLAB 跑起来的速度也挺快，