average
構文
説明
[
は、FPR
,TPR
,Thresholds
,AUC
] = average(rocObj
,type
)type
で指定された平均化方法を使用して、マルチクラス分類用の rocmetrics
オブジェクト rocObj
に格納されたパフォーマンス メトリクスの平均を計算します。関数は、Thresholds
の各しきい値について、平均偽陽性率 (FPR
) と平均真陽性率 (TPR
) を返します。さらに、FPR
と TPR
で構成される ROC 曲線の下の領域 AUC
も返します。
[
は、パフォーマンス メトリクスを計算し、avg1
,avg2
,Thresholds
,AUC
] = average(rocObj
,type
,metric1
,metric2
)Thresholds
(それぞれの平均値の対応するしきい値) と AUC
(metric1
と metric2
で生成される曲線の AUC) に加えて、avg1
(metric1
の平均) と avg2
(metric2
の平均) を返します。 (R2024a 以降)
average
で AUC
の出力がサポートされるのは、metric1
と metric2
が TPR と FPR であるか、それに代わる適合率と再現率である場合だけです。
TPR と FPR — TPR は
"TruePositiveRate"
、"tpr"
、または"recall"
を使用して指定し、FPR は"FalsePositiveRate"
または"fpr"
を使用して指定します。これらの選択により、AUC が ROC 曲線として指定されます。適合率と再現率 — 適合率は
"PositivePredictiveValue"
、"ppv"
、"prec"
、または"precision"
を使用して指定し、再現率は"TruePositiveRate"
、"tpr"
、または"recall"
を使用して指定します。これらの選択により、AUC が適合率-再現率曲線の下の領域として指定されます。
例
入力引数
出力引数
詳細
アルゴリズム
代替機能
plot
関数を使用して平均 ROC 曲線を作成できます。関数は、XData
、YData
、Thresholds
、およびAUC
のプロパティを含むROCCurve
オブジェクトを返します。これらのプロパティは、関数average
の出力引数FPR
、TPR
、Thresholds
、およびAUC
にそれぞれ対応します。例については、マルチクラス分類器の平均 ROC 曲線のプロットを参照してください。