Найти вероятности класса в Matlab PNN и составить ROC-график - PullRequest
3 голосов
/ 13 ноября 2008

У меня есть эксперимент с вероятностной нейронной сетью, созданный в MATLAB. Я могу получить классы для невидимых данных, используя команду sim. Можно ли как-нибудь получить вероятности для классов, которые рассчитывает классификатор? Кроме того, есть ли прямой способ построить кривую эксплуатационных характеристик приемника и рассчитать площадь под ROC для моего классификатора?

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 19 августа 2009

Если у вас есть Панель инструментов статистики, вы можете использовать функцию perfcurve , добавленную в последние версии MATLAB для построения кривых ROC и получения AUC.

1 голос
/ 03 декабря 2008

Возможно, вам повезет больше, если вы получите ответ, если добавите немного информации и определите свои термины. Я распознаю ROC как кривую рабочих характеристик приемника, но PNN и AUC для меня просто алфавитный суп. Не делайте ошибку, полагая, что кто-то за пределами вашей очень специфической проблемной области не может вам помочь. Вы должны построить что-то вроде языкового моста, сначала объяснив свой жаргон. Это дает дополнительное преимущество, заключающееся в том, что этот конкретный вопрос становится более полезным для сообщества стекового потока, когда на него в конечном итоге приходит ответ.

...