matlab导入图片绘制pr曲线
时间: 2025-02-26 21:28:20 浏览: 66
### 导入图像数据
为了在MATLAB中绘制精确率-召回率(PR)曲线,首先需要加载图像数据。假设目标是从一张二分类问题的测试集中获取预测结果和实际标签。
```matlab
% 加载图像数据集
imds = imageDatastore('path_to_images', ...
'IncludeSubfolders', true, ...
'LabelSource', 'foldernames');
```
接着,提取特征向量并应用训练好的模型进行预测:
```matlab
% 假设已有一个预训练模型 model 和对应的特征提取函数 extractFeatures
features = [];
labels = [];
for i = 1:length(imds.Files)
img = readimage(imds, i);
featureVec = extractFeatures(img); % 提取每张图片的特征
features = cat(1, features, featureVec);
label = imds.Labels(i);
labels = [labels; label];
end
predictedScores = predict(model, features); % 预测得分
```
### 计算精确率与召回率
基于预测分数计算不同阈值下的真阳性(TP)、假阴性(FN)以及假阳性(FP),进而求得各个阈值处的精确率(precision)和召回率(recall)[^2]。
```matlab
thresholds = linspace(min(predictedScores), max(predictedScores), 100);
precisions = zeros(size(thresholds));
recalls = zeros(size(thresholds));
for tIdx = 1:length(thresholds)
threshold = thresholds(tIdx);
predictedLabels = (predictedScores >= threshold);
tp = sum((predictedLabels == 1) & (labels == "positive"));
fp = sum((predictedLabels == 1) & (labels ~= "positive"));
fn = sum((predictedLabels == 0) & (labels == "positive"));
precisions(tIdx) = tp / (tp + fp);
recalls(tIdx) = tp / (tp + fn);
end
```
### 绘制PR曲线
最后一步是在MATLAB环境中创建PR图表[^1]。
```matlab
figure;
plot(recalls, precisions, '-o')
xlabel('Recall')
ylabel('Precision')
title('Precision-Recall Curve')
grid on;
areaUnderCurve = trapz(recalls, precisions); % 使用梯形法估算AUC
disp(['Area Under PR Curve:', num2str(areaUnderCurve)]);
```
上述过程展示了如何利用MATLAB处理图像输入,并构建相应的PR曲线来评估分类器的表现。值得注意的是,在实际操作过程中可能还需要考虑更多细节优化流程效率及准确性。
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