pre-rec.m和roc曲线

pre-rec.m是一个用于计算和绘制Precision-Recall（PR）曲线的MATLAB源码。PR曲线是一种用于评估二分类模型性能的常用工具，特别适用于不平衡数据集。

以下是pre-rec.m的源码及其详细说明：

function [precision, recall] = pre_rec(scores, labels, num_thresholds)
% PRE_REC calculates precision and recall values for different thresholds
%   scores: the predicted scores or probabilities for positive class
%   labels: the ground truth labels (0 or 1)
%   num_thresholds: the number of thresholds to use for calculating precision and recall

% Sort the scores in descending order
[sorted_scores, sorted_indices] = sort(scores, 'descend');
sorted_labels = labels(sorted_indices);

% Initialize variables
num_samples = numel(scores);
thresholds = linspace(1, num_samples, num_thresholds);

% Calculate precision and recall for different thresholds
precision = zeros(1, num_thresholds);
recall = zeros(1, num_thresholds);

for i = 1:num_thresholds
    threshold = thresholds(i);
    predicted_labels = (sorted_scores >= threshold);
    
    tp = sum(predicted_labels & sorted_labels); % True Positives
    fp = sum(predicted_labels & ~sorted_labels); % False Positives
    fn = sum(~predicted_labels & sorted_labels); % False Negatives
    
    precision(i) = tp / (tp + fp);
    recall(i) = tp / (tp + fn);
end

% Plot the PR curve
plot(recall, precision, '-o');
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('Precision-Recall Curve');

end

在上述代码中，我们首先将预测分数（或概率）和真实标签按照分数降序排序，并根据提供的阈值数量生成一系列阈值。然后，我们使用不同的阈值计算精确率（precision）和召回率（recall）。

精确率定义为真正例（True Positives）除以真正例和假正例（False Positives）之和，表示分类为正例的样本中真正例的比例。

召回率定义为真正例除以真正例和假反例（False Negatives）之和，表示所有正例中被正确分类的比例。

最后，我们将计算得到的精确率和召回率绘制成PR曲线。

使用pre_rec函数，你可以计算并绘制PR曲线，以评估分类模型的性能。确保在调用pre_rec函数之前，你已经准备好了预测分数和真实标签。

除了PR曲线外，你还可以扩展该代码来计算和绘制ROC曲线。ROC曲线是另一种评估二分类模型性能的常用工具，它以假正例率（False Positive Rate）为横坐标，真正例率（True Positive Rate）为纵坐标。

以下是扩展后的代码，用于计算和绘制ROC曲线：

function [tpr, fpr] = roc_curve(scores, labels, num_thresholds)
% ROC_CURVE calculates true positive rate (TPR) and false positive rate (FPR) values for different thresholds
%   scores: the predicted scores or probabilities for positive class
%   labels: the ground truth labels (0 or 1)
%   num_thresholds: the number of thresholds to use for calculating TPR and FPR

% Sort the scores in descending order
[sorted_scores, sorted_indices] = sort(scores, 'descend');
sorted_labels = labels(sorted_indices);

% Initialize variables
num_samples = numel(scores);
thresholds = linspace(1, num_samples, num_thresholds);

% Calculate TPR and FPR for different thresholds
tpr = zeros(1, num_thresholds);
fpr = zeros(1, num_thresholds);

for i = 1:num_thresholds
    threshold = thresholds(i);
    predicted_labels = (sorted_scores >= threshold);
    
    tp = sum(predicted_labels & sorted_labels); % True Positives
    fp = sum(predicted_labels & ~sorted_labels); % False Positives
    tn = sum(~predicted_labels & ~sorted_labels); % True Negatives
    fn = sum(~predicted_labels & sorted_labels); % False Negatives
    
    tpr(i) = tp / (tp + fn);
    fpr(i) = fp / (fp + tn);
end

% Plot the ROC curve
plot(fpr, tpr, '-o');
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('ROC Curve');

end

使用roc_curve函数，你可以计算并绘制ROC曲线，以进一步评估分类模型的性能。同样，确保在调用roc_curve函数之前，你已经准备好了预测分数和真实标签。

希望这些代码能帮助你计算和绘制PR曲线和ROC曲线，并更好地评估分类模型的性能。如果有任何疑问，请随时提问。