【工控老马出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB实现ROC曲线程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于MATLAB实现ROC曲线程序源码 包含完整源码和注释 非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

ROC曲线以第一次加权归一化后的数据作图，代表性更强。数据等分的份数越多，做出的图准确度越高，以面积占比为X轴，以灾点占比为Y轴，得出1*1方格内曲线，地质灾害风险调查评价中对易发性进行校核的excel文件，直接输入数据即可得到roc。

ROC 是受试者工作特征Receiver Operating Characteristic 或相对工作特征Relative Operating Characteristic 的缩写ROC 分析五十年代起源于统计决策理论后来应用于雷达信号观察能力的评价六十年代中期大量成功地用于实验心理学和心理物理学研究[1]Lusted 首次提出了ROC 分析可用于医学决策评价自从八十年代起该方法广泛用于医学诊断性能的评价[2] 如用于诊断放射学实验室医学癌症的筛选和精神病的诊断尤其是医学影像诊断准确性的评价

为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标–约登指数，也称正确指数。 借助于matlab的roc函数可以得出计算。 % 1-specificity = fpr % Sensitivity = tpr; [tpr,fpr,thresholds] =roc(Tar',Val'); RightIndex=(tpr+(1-fpr)-1); [~,index]=max(RightIndex); % RightIndexVal=RightIndex(index(1)); tpr_val=tpr(index(1)); fpr_val=fpr(index(1)); thresholds_val=thre

函数colAUC计算矢量或矢量的ROC曲线下面积（AUC） 矩阵的每一列。 这段代码的主要属性： * 能够处理多维数据。 * 能够处理多类数据集。 * 速度 - 编写此代码是为了计算大量的 AUC 特点，快。 * 提供两种不同的算法 一种基于集成 ROC 曲线和一个基于 Wilcoxon Rank Sum Test 又名。 曼-惠特尼 U 检验。 * 函数可用于绘制 ROC 曲线。

此代码绘制了瑞利信道的接收器操作特性 (ROC) 曲线。 检测概率和误报概率的公式取自以下论文： 迪格姆，FF； Alouini, M.-S.; Simon, Marvin K.，“关于衰落信道上未知信号的能量检测”，通信，IEEE 交易，第 55 卷，第 1 期，第 21,24 页，2007 年 1 月。

电力窃漏电用户自动识别 参考书：《Python数据分析与挖掘实战》 工具：Pycharm2019.2.2 + Anaconda3(导入需要的库及Python.exe) 新建工程如下： 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征， b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据作为后参考组，处理缺失值程序如下图1.1所示： #

此函数计算 ROC（接收者操作符特征）曲线下的面积。 该排名指标广泛用于机器学习、统计学、心理物理学等领域。 该函数可以轻松计算和绘制 100 个输入的 AUC 和 ROC 曲线，每个输入的大小为 10^5。

前言 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在

基本概念 precision：预测为对的当中，原本为对的比例（越大越好，1为理想状态） recall：原本为对的当中，预测为对的比例（越大越好，1为理想状态） F-measure：F度量是对准确率和召回率做一个权衡（越大越好，1为理想状态，此时precision为1，recall为1） accuracy：预测对的（包括原本是对预测为对，原本是错的预测为错两种情形）占整个的比例（越大越好，1为理想状态） fp rate：原本是错的预测为对的比例（越小越好，0为理想状态） tp rate：原本是对的预测为对的比例（越大越好，1为理想状态） ROC曲线通常在Y轴上具有真阳性率，在X轴上具有假阳性率。