matlab中refcurve,利用matlab中自带的的perfcurve函数评价多分类
本帖最后由 翻腾的鱼 于 2014-10-7 10:39 编辑
使用的是32位matlab R2014a。利用SVM做多分类,想要利用perfcurve 函数画出roc图,计算AUC然后对分类结果进行评价。
问题代码如下:
model = svmtrain(train_wine_labels, train_wine, '-c 2 -g 1 -b 1');
[predict_label, accuracy,dec_value] = svmpredict(test_wine_labels, test_wine, model,'-b 1');
[X,Y] = perfcurve(test_wine_labels,dec_value,'2')
运行结果如下:
Accuracy = 72.7273% (8/11) (classification)
??? Error using ==> perfcurve>preparedata at 1216
Array of scores must be a vector.
Error in ==> perfcurve at 330
[scores,labels,weights,ncv] = preparedata(scores,labels,weights);
Error in ==> chapter12 at 89
[X,Y] = perfcurve(test_wine_labels,dec_value,'2')
train_wine 和test_wine里面放的是训练和测试的特征数据。train_wine_lablels 和 test_wine_labels 里面放的是分类后的类别标签,可取1,2 或3.
疑问:
1、dec_value里面的值是怎么计算得到的啊?它里面的额值是不是表示分到某个类别的可能性大小,但是为什么会有负数存在呢?
2、运行结果能算出accuracy, 但是perfcurve就是运行不出来。想知道是不是参数写的不对啊什么的。求大侠高见,这个问题困扰我好多天:'(
PS:数据样本
这个是test_wine(归一化之后)
1 1 1
0.0376344086021506 0.0578947368421053 0.0111111111111111
0.123655913978495 0.100000000000000 0.111111111111111
0.0860215053763441 0.110526315789474 0.0388888888888889
0.182795698924731 0.205263157894737 0.150000000000000
0.602150537634409 0.426315789473684 0.377777777777778
0.166666666666667 0.0473684210526316 0.0111111111111111
0.413978494623656 0.373684210526316 0.455555555555556
0.198924731182796 0.178947368421053 0.0444444444444445
0 0 0
0.774193548387097 0.710526315789474 0.538888888888889
这个是test_wine_label
3
2
1
1
2
2
1
2
1
1
3
train_wine 和train_wine_label的形式同上
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