我正在尝试使用不同的分类器(LDA,SVM,KNN)对包含两个类的数据集进行分类,并希望比较它们的性能.我通过修改先验概率为LDA制作了ROC曲线.
但是我如何为KNN分类器做同样的事情呢？
我搜索了文档,发现了一些功能:
Class = knnclassify(Sample, Training, Group, k)mdl = ClassificationKNN.fit(X,Y,'NumNeighbors',i,'leaveout','On')我可以运行(a)并通过使用留一法交叉验证来获得混淆矩阵,但是不可能改变先验概率来进行ROC？
我之前没有尝试过(b)但是这会创建一个模型,您可以在其中修改mdl.Prior.但我不知道如何获得混淆矩阵.
有没有我错过的选项或者可以解释如何充分利用这些功能获得ROC的人？