plotroc

（即将删除）绘制受试者工作特征图

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以后的版本中将会删除 plotroc。有关详细信息，请参阅Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows。

有关更新代码的建议，请参阅版本历史记录。

语法

plotroc(targets,outputs)
plotroc(targets1,outputs2,'name1',...)

说明

plotroc(targets,outputs) 绘制每个输出类的受试者工作特征。每条曲线越靠近图的左边缘和上边缘，分类就越好。

提示

plotroc 不支持分类目标。要绘制分类目标的 ROC 度量，请使用 rocmetrics。

示例

plotroc(targets1,outputs2,'name1',...) 生成多个图。

示例

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打开实时脚本

此示例说明如何绘制模式网络中每个输出类的受试者工作特征。

load simplecluster_dataset
net = patternnet(20);
net = train(net,simpleclusterInputs,simpleclusterTargets);

Figure Neural Network Training (24-Jan-2026 18:14:50) contains an object of type uigridlayout.

simpleclusterOutputs = sim(net,simpleclusterInputs);
plotroc(simpleclusterTargets,simpleclusterOutputs)

Figure Receiver Operating Characteristic (plotroc) contains an axes object. The axes object with title ROC, xlabel False Positive Rate, ylabel True Positive Rate contains 8 objects of type line. These objects represent Class 1, Class 2, Class 3, Class 4.

输入参数

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网络目标，指定为矩阵或元胞数组。

网络输出，指定为矩阵或元胞数组。

版本历史记录

在 R2008a 中推出

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另请参阅

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