在matlab中使用perfcurve和SVM（fitcsvm）的ROC和AUC

Question

在matlab的perfcurve 函数中，它使用三个参数

[X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels,scores,posclass)

标签是事实基础标签，分数由分类器返回，而肯定类则是

在我的情况下，我有两个类别，分别标记为：1（pos类）和2（负calss）， 我正在使用SVM分类器，它返回两列的分数，据我了解，第一列是负类，而第二列是正类？ （如此处所述）

那么语法如下？

[SVMX,SVMY,T,AUC] = perfcurve(lables, SVM_scores(:,2),1);

Answer 1

函数fitsvm中的默认设置，将类别作为第一类定为负数，将第二类作为正序。因此它表示1为负，而2为正： 根据该顺序，语法应为 [SVMX,SVMY,T,AUC] = perfcurve(lables, SVM_scores(:,1),1);

或名称/变量'ClassNames',[2,1],可用于重新排序类

svmModel = fitcsvm(X,Y,'ClassNames',[2,1],'KernelFunction','RBF'); 因此

 [SVMX,SVMY,T, AUC] = perfcurve(lables,SVM_scores(:,2),1);