MATLAB画ROC曲线，及计算AUC值_华东

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MATLAB画ROC曲线，及计算AUC值

(2016-05-30 08:55:48)

标签：

roc

分类：数据挖掘

步骤：

根据决策值和真实标签画ROC曲线，同时计算AUC的值:
计算算法的决策函数值deci
根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序，得到新的排序roc_y
根据roc_y分别对正负类样本进行累积分布stack_x，stack_y
根据stack_x，stack_y计算RUC的值

http://s12/mw690/002GHHpvgy7256j7Crhab&690

     
    6.
分别以stack_x，stack_y作为横坐标和纵坐标，画出RUC图

http://images2015.cnblogs.com/blog/543473/201605/543473-20160515122332898-1976579270.jpg

function auc
= roc_curve(deci,label_y) %�ci=wx+b,
label_y, true label

    [val,ind]
= sort(deci,'descend');

    roc_y
= label_y(ind);

    stack_x
= cumsum(roc_y
== -1)/sum(roc_y
== -1);

    stack_y
= cumsum(roc_y
== 1)/sum(roc_y
== 1);

    auc
= sum((stack_x(2:length(roc_y),1)-stack_x(1:length(roc_y)-1,1)).*stack_y(2:length(roc_y),1))

        %Comment
the above lines if using perfcurve of statistics
toolbox

        %[stack_x,stack_y,thre,auc]=perfcurve(label_y,deci,1);

    plot(stack_x,stack_y);

    xlabel('False
Positive Rate');

    ylabel('True
Positive Rate');

    title(['ROC
curve of (AUC = ' num2str(auc) '
)']);

end

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