交叉验证的 Matlab SVM 的 ROC 曲线

Question

我需要为 SVM 分类器绘制一条 ROC 曲线，遵循有关该主题和 matlab 示例的许多线程，我确实喜欢以下内容

mdlSVM = fitcsvm(pred,resp,'Standardize',true);
mdlSVM = fitPosterior(mdlSVM);
[~,score_svm] = resubPredict(mdlSVM);
[Xsvm,Ysvm,Tsvm,AUCsvm] = perfcurve(resp,score_svm(:,mdlSVM.ClassNames),'true');

到目前为止，还不错，我还对我的模型进行了 3 折交叉验证。

mdlSVM = fitcsvm(pred,resp,'Standardize',true,'Kfold',3);

此时 resubPredict 函数抛出一个错误，指出它不采用交叉验证模型。

如何绘制交叉验证 SVM 分类器的 ROC 曲线？

Answer 1

kfoldPredict 做得很好。

https://nl.mathworks.com/help/stats/classificationpartitionedmodel.kfoldpredict.html

交叉验证的 Matlab SVM 的 ROC 曲线

ROC curve for cross-validated Matlab SVM

matlab

svm

cross-validation