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。


