在二进制分类中绘制ROC曲线返回＆＃34;在真实类标签数组中找到少于两个类＆＃34; MATLAB R2015a中的错误

Question

我想在循环中计算接收器工作特性曲线下的面积。我的循环使用某种交叉验证。在某些迭代中，我的代码突然停止并为perfcurve函数返回此错误：

Less than two classes are found in the array of true class labels.

当我检查曲线的输入时，我有例如：

labels=

     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     


scores=

     1     0     0     1     1     0     1     0     0     0     1     1   

我使用的功能是labels(labels,scores,'1')。正如你所知道的计算ROC，我们需要真正的正面率＆＃39;和“误报率”＃。我在上面的例子中有这两个值！为什么这个函数不能计算ROC？

Answer 1

它无法计算AUC，因为没有“误报率”＆＃39;。真阳性（TP）和假阳性（FP）的定义：

TP: 1s which are (correctly) 1s.
FP: 0s which are (incorrectly) 1s.

基本上，如果你的标签都是0或1，你就不会同时获得TP和FP。

Answer 2

你确定吗？你提到的使用功能'标签'吗？ ：）

perfcurve：

[X，Y] = perfcurve（标签，分数，posclass）计算给定真实类别标签，标签的分类器预测分数向量的ROC曲线。

标签可以是数字向量，逻辑向量，字符矩阵，字符串的单元格数组或分类向量。

分数是分类器为某些数据返回的分数的数值向量。

posclass是正类标签（标量），可以是数字（对于数字标签），逻辑（对于逻辑标签）或者是char。