classify関数​によって得られた確率​をROC曲線の出力を​することは可能でしょ​うか？

%% 微調整したネットワークを使用して検証イメージを分類
[YPred,probs] = classify(net,augimdsValidation);

% 正解率を表示
accuracy = mean(YPred == imdsValidation.Labels)

% 分類の混同行列を表示
C = confusionmat(imdsValidation.Labels,YPred)
confusionchart(C)

% ROC曲線の表示
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(imdsTrain.Labels,probs,'anormaly')

AUC

plot(X,Y)
xlabel('False positive rate') 
ylabel('True positive rate')
title('ROC for Classification')

画像の分類結果に関するROC曲線を出力したいのですが、classify関数を用いて画像の分類をし、そこで得られた確率（probs）を用いて、添付したコードの通り実行したところ、「スコアは浮動小数点のベクトルとして渡さなければなりません。」とエラーが出てきてしまいました。

2点質問があるのですが、

①classify関数によって得られた確率をROC曲線の出力をすることは可能でしょうか？

②①が可能である場合、どのように修正をすれば良いでしょうか？

よろしくお願いいたします。

Answer 1

[Akira Agata]

classify 関数によって得られた確率（スコア）からROC曲線を出力をすることは可能です。そのためには、プログラムを若干修正する必要があります。

まず、perfcurve 関数への入力は、エラーメッセージにもあるように「スコアは浮動小数点のベクトルとして渡さなければなりません」。一方、classify 関数の出力するスコアはN行M列の配列（N: データ数、M: 分類クラスの数）です。このため、たとえば 'anomaly' というクラスが1番目のクラスの場合、以下のように修正するとROC曲線を出力できます。

[X,Y,T,AUC] = perfcurve(imdsTrain.Labels,probs(:,1),'anormaly');

[Sae Onodera]

ご回答ありがとうございます。

教えていただいたように修正して実行したところ、ROC曲線を出力することができました。ありがとうございました。