[tpr,fpr,thresholds] = roc(targets,outputs) берет матрицу целей и матрицу выходных параметров, и возвращает true-positive/positive отношения, false-positive/negative отношения и пороги на интервале [0,1].

Для проблемы единого класса функция берет матрицу булевых значений, указывающих на членство в классе и матрицу выходных значений в области значений [0,1].

Рабочая характеристика приемника является метрикой, используемой, чтобы проверять качество классификаторов. Для каждого класса классификатора, roc применяет пороговые значения через интервал [0,1] к выходным параметрам. Для каждого порога два значения вычисляются, Истинное положительное отношение (TPR) и Ложное положительное отношение (FPR). Для конкретного класса i TPR является количеством выходных параметров, фактический и предсказанный класс которых является классом i, разделенный на количество выходных параметров, предсказанный класс которых является классом i. FPR является количеством выходных параметров, фактический класс которых не является классом, i, но предсказанный класс является классом i, разделенный на количество выходных параметров, предсказанный класс которых не является классом i.

Можно визуализировать результаты этой функции с plotroc.