AUROC - 接收器操作特性下的面积：根据预测的频率加权实例和正实例的比率计算 AUROC-matlab开发

接收器操作特征下的面积是二元分类任务中预测器优劣的常见汇总统计量。 它等于预测器将随机选择的正实例排名高于随机选择的负实例的概率。 我的灵感来自http://matlabdatamining.blogspot.com/2007/06/roc-curves-and-auc.html ，它也提供了很好的背景信息和讨论。 但是，在该实现中，对于每种情况，都必须显式枚举一对（预测、二进制目标）。 然而，对于大型数据集，按预测值分组通常更实用，并指定重复次数和实际阳性率。 例子： 频率=100*randint（100,1）； 行动=（0.01：0.01：1）'; pred=min(max(act+rand(100,1),0),1); auroc（预测，行动，频率） 我们提供了一个必须编译成 mex 文件的 .cpp 源文件和一个带有帮助信息的 .m 文件。