Exponenta Banner
exponenta event banner

птица Рух

Рабочая характеристика приемника

Синтаксис

[tpr,fpr,thresholds] = roc(targets,outputs)

Описание

Рабочая характеристика приемника является метрикой, используемой для проверки качества классификаторов. Для каждого класса классификатора: roc применяет пороговые значения по интервалу [0,1] к выходам. Для каждого порога вычисляются два значения: Истинное положительное отношение (TPR) и Ложное положительное отношение (FPR). Для конкретного класса i TPR - это количество выходов, фактическим и прогнозируемым классом которых является класс i, делится на количество выходов, прогнозируемый класс которых является классом i. FPR - количество выходов, фактический класс которых не является классом i, но прогнозируемый класс - это класс i, деленный на число выходов, прогнозируемый класс которых не является классом i.

Результаты этой функции можно визуализировать с помощью plotroc.

[tpr,fpr,thresholds] = roc(targets,outputs) принимает следующие аргументы:

targets

Sоколо-Q матрица, где каждый вектор-столбец содержит один 1 значение, со всеми остальными элементами 0. Индекс 1 указывает, какой из S категории, которые представляет вектор.

outputs

Sоколо-Q матрица, где каждый столбец содержит значения в диапазоне [0,1]. Индекс наибольшего элемента в столбце указывает, какой из S категории, которые представляет вектор. Альтернативно, 1около-Q вектор, где значения больше или равны 0.5 укажите членство в классе и значения ниже 0.5, не членство.

и возвращает следующие значения:

tpr

1около-S массив ячеек 1около-N истинно-положительные/положительные соотношения.

fpr

1около-S массив ячеек 1около-N ложноположительные/отрицательные отношения.

thresholds

1около-S массив ячеек 1около-N пороговые значения по интервалу [0,1].

roc(targets,outputs) принимает следующие аргументы:

targets

1около-Q матрица логических значений, указывающих принадлежность к классу.

outputs

Sоколо-Q матрица, значений в [0,1] интервал, где значения больше или равны 0.5 укажите членство в классе.

и возвращает следующие значения:

tpr

1около-N вектор истинно-положительных/положительных соотношений.

fpr

1около-N вектор ложноположительных/отрицательных соотношений.

thresholds

1около-N вектор порогов по интервалу [0,1].

Примеры

load iris_dataset
net = patternnet(20);
net = train(net,irisInputs,irisTargets);
irisOutputs = sim(net,irisInputs);
[tpr,fpr,thresholds] = roc(irisTargets,irisOutputs)

См. также

|

Представлен в R2008a

Документация по инструментам для глубокого обучения

Поддержка