arsa perfcurve kullanarak nöronal ağ sınıflandırıcı için ROC eğrisi

Question

2 farklı sınıf arasında sınıflandırmak için patternnet sınıflandırıcı kullanıyorum - 0, etiketli 1. Desennet kullanılarak üretilen bazı veriler için Roc Eğri grafikleri oluşturmak için MATLAB kullanmaya çalışıyorum ama koşması gereken parametreleri anlamakta zorlanıyorum.

[xTr, yTr, TTr, aucTr] = perfcurve(t, results.Data.y, 1); 

I varsayalım: t etiket vektör verilerim ait olduğu sınıf içine durumları (madeni 0 ile 1 arasında oluşur ve boyut olarak 2x834 olan) puanları 'olarak adlandırılan patternnet tarafından oluşturulan değişken olduğunu üretilmesidir results.Data.y '(2x834 boyutunda) posclass 1'dir. Ancak puanlar bir vektör (1x834 boyutunda) olmalı ve hangi satırı seçeceğimi bilmiyorum?

Answer 1

Perfcurve işlevi hakkında ayrıntılar şu adreste bulunabilir: http://in.mathworks.com/help/stats/perfcurve.html Örnekler oldukça faydalıdır. Özel durumda İlişkin

t vektörü tahmin edilmez, ama kendini oluşturmak vektör besbelli 1xN olacağını test verilerinizi, etiketlemek (dava için n = 834).

Puanınız matrisi m * n olur, burada m verilerinizdeki sınıf sayısıdır (sizin durumunuz için 2'dir). 1'inden beri sizin pozitif sınıfınız olduğunu söylediğinizden, pozitif sınıfınızın puanını içeren sütunu seçeceksiniz. Bir şey gibi:

[xTr, yTr, TTr, aucTr] = perfcurve(t, results.Data.y(:,1), 1); 
plot(xTr, yTr);