Perfcurve积极的类

Question

我正在使用matlab perfcurve [X，Y，T，AUC] = perfcurve（标签，分数，posclass）

我对以下内容感到困惑。首先是一个基本的例子，然后我将跟进我的问题

a）[X，Y，T，AUC] = perfcurve（[1 1 1 0 0 0]，[。9 .9 .9 .1 .1 .1]，1）产生AUC = 1

b）[X，Y，T，AUC] = perfcurve（[0 0 0 1 1 1]，[。9 .9 .9 .1 .1 .1]，1）产生AUC = 0

1. 当我提供正面课程（laebl = 1）时，它总是必须有更高的分数吗？
2. 如果我使阳性等级（标签= 1）得分较低，如上文b）所示，将翻转ROC曲线（镜像与正常ROC曲线相反）

我用我的数据生成的曲线如下所示。 图1是分数的分布。类以红色和蓝色显示。请注意，label = 1（红色）类的得分较低。 红色 - ＆gt;标签= 1 蓝 - ＆GT; label = 0

下一张图片是生成的ROC曲线。它基本上是我想要看到的翻转图像。难道我做错了什么？或者这种行为是否与具有低分数的label = 1类有关？

Answer 1

当您在第三个参数中写入1时，您将类标签定义为正（1），然后perfcurve通过查看您在第二个参数中提供的概率/分数来计算fpr和tpr，关系式你定义的正类标签（1）。每个数据的分数定义它是TP还是FP（你已经定义了正类），所以如果你如上所示交换分数，而不改变正类的类标签，每个TP都变成FP，因为现在处于用于计算ROC曲线的阈值的相反侧。这就是为什么情节是你期望的镜像。