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浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取
脚本专栏 2024/9/22 佚名
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为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标--约登指数，也称正确指数。

借助于matlab的roc函数可以得出计算。

% 1-specificity = fpr
% Sensitivity = tpr;
[tpr,fpr,thresholds] =roc(Tar',Val');
RightIndex=(tpr+(1-fpr)-1);
[~,index]=max(RightIndex);
%
RightIndexVal=RightIndex(index(1));
tpr_val=tpr(index(1));
fpr_val=fpr(index(1));
thresholds_val=thresholds(index(1));
disp(['平均准确率： ',num2str((RightIndexVal+1)*0.5)]);
disp(['最佳正确率： ',num2str(tpr_val)])
disp(['最佳错误率： ',num2str(fpr_val)])

至此计算结束了。

补充拓展：利用阈值分割目标图像

一．全局阈值

浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取

方法一：OTSU方法

otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。 所以可以在二值化的时候采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

选择阈值k，把像素分为两类：

浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取

T=graythresh(f)即可实现用方法一计算归一化的阈值。

二．局域阈值

当背景照度不均匀时，全局阈值方法可能失效，此时，用局域变化的阈值函数T(x,y)分割图像f(x,y)：

浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取

matlab实现程序：

clear all;close all;clc;
I=imread('C:\Users\ASUS\Desktop\图像处理学习文件\大二下\使用阈值分割目标_15\Fig0926(a)(rice).tif');
figure
imshow(I)
title('original image')
k=graythresh(I);
I1=im2bw(I,k);
figure
imshow(I1)
se=strel('disk',10); %产生半径为10的圆盘形结构元素
fo=imopen(I1,se);  %用结构元素对灰度图像进行开运算
figure
imshow(fo)
title('Opened image')
f2=imtophat(I,se); %用原图像减去开运算图像，即对图像进行顶帽运算
figure
imshow(f2,[])  %显示顶帽运算结果
title('Top-hat transformation')
f2=im2double(f2);
T=graythresh(f2);
bw2=im2bw(f2,T); %对顶帽处理后的图像进行阈值处理
figure
imshow(bw2,[])
title('Thresholded top-hat image') %显示阈值处理后的顶帽图像

以上这篇浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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