通过对训练数据的交叉验证获得ROC

Question

我有大小的原始EEG数据（1x271460）。其中我使用大小（1x158886）的数据进行训练，剩余的（1x112574）进行测试。我从训练（特定模式或形状）中提取了大小（1x1500）的模板，并使用匹配的过滤算法对训练数据进行模板匹配。现在，我希望通过对训练数据进行交叉验证来获得ROC，以便我可以根据该阈值检测训练数据中的模板模式。

这是Matlab代码：

d= Normalized raw eeg data % (1x271460);
x= Training data % extracted from d ,(1x158886);
h= Time reversed template  % extracted from x, (1x1500);
y= output of matched filter ;

现在我希望ROC通过对训练数据的交叉验证，以便我可以获得阈值。 请帮忙。

Answer 1

在统计工具箱中，[X,Y] = perfcurve(labels,scores,posclass)计算给定真实类别标签的分类器预测分数向量的ROC曲线。您可以参考input argument了解更多详情。还有a simple example天真贝叶斯与交叉验证，以向您展示如何以更直接的方式使用该函数。