为什么在交叉验证的情况下，ROC的MATLAB绘制函数perfcurve会产生3条ROC曲线？

Question

我绘制了5倍交叉验证数据作为单元数组以完善具有正类= 1的函数。然后它生成了3条曲线，如您在图中所见。我只希望有一条曲线。

[X，Y，T，AUC，OPTROCPT，SUBY，SUBYNAMES] = perfcurve（Actual_label，Score，1）;

            plot(X,Y)

此处，Actual_label和Score是大小为5 X 1的单元格数组。每个单元格数组的大小为70 X1。1表示正类= 1。

P.S：我使用的是一类SVM，并且'fitSVMPosterior'函数不适用于一类学习（documentation of MATLAB中已经提到过）。因此，此处不能使用后验概率。

Answer 1

这是可以预期的，因为您正在绘制5折中每一个的ROC曲线。

现在，如果您只想为分类器使用一个ROC，则可以使用5个训练有素的分类器来预测独立测试集的标签，或者可以对5折的后验概率求平均值并得到一个ROC。 / p>

Answer 2

当计算置信度边界时，X和Y是一个m×3的数组，其中m是固定的X值或阈值（T值）的数量。 Y的第一列包含平均值。第二列和第三列分别包含逐点置信范围的下限和上限。遵循相同约定，AUC还是具有三个元素的行向量。

以上解释摘自MATLAB documentation。