plot perfcurveを使用したニューラルネットワーク分類器のROC曲線

Question

patternnet分類器を使用して、0,1とラベル付けされた2つの異なるクラスを分類しています。パターンネットを使用して生成されたデータのためにMATLABを使用して、私は実行する必要があるパラメータを理解するのに苦労しています。

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

Iは仮定する： Tラベルのベクトルが自分のデータが属するクラスに状態が（私は0と1で構成され、サイズは2x834である） スコア」と呼ばれるpatternnetにより作成された変数であること生成されresults.Data.y '（2x834サイズ） posclassは1です。 しかし、スコアはベクター（1x834サイズ）でなければならず、どの行を選択するのか分かりません。

Answer 1

perfcurve関数の詳細については、 http://in.mathworks.com/help/stats/perfcurve.html こちらをご覧ください。

あなたの特定のケースについては、tは予測ベクトルではなく、ベクトルは、あなたが明らかに1xNのだろう、あなたのテストデータを、ラベル付けするために自分自身を作成する（ここで、n =あなたのケースのための834。）

あなたのスコア行列m * nとなります。ここで、mはデータ内のクラスの数です（ケースの場合は2です）。 あなたは1があなたのポジティブなクラスだと言っているので、あなたはポジティブなクラスのスコアを含むカラムを選択します。 次のようなもの：

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