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我编写了以下代码来获得“分类准确度”与“阈值”的关系图：

（数据集的基本事实包含两个标记为“好”或“坏”的类）

LDAClassifierObject                     = ClassificationDiscriminant.fit(featureSelcted, groundTruthGroup, 'DiscrimType', 'linear');
[LDALabel, LDAScore]                    = resubPredict(LDAClassifierObject);

[~, AccuracyLDA, Thr]                   = perfcurve(groundTruthNumericalLable(:,1), LDAScore(:,1), 1,'yCrit','accu');
figure,
plot(Thr,AccuracyLDA,'r-');
hold on;
plot(Thr,AccuracyLDA,'bo');
xlabel('Threshold for ''good'' Returns');
ylabel('Classification Accuracy');
grid on;

[maxVal, maxInd] = max(AccuracyLDA)

maxVal =

    0.8696

maxInd =

    15

Thr(15)

ans =

    0.7711

此外，我对相同数据集运行 ROC 分析，即基本事实包含两个标记为“好”或“坏”的类

[FPR, TPR, Thr, AUC, OPTROCPT]      = perfcurve(groundTruthGroup(:,1), LDAScore(:,1), 'Good');

OPTROCPT =

    0.1250    0.8667

为什么Thr(15)=0.7711不同于OPTROCPT(2)=0.8667?

ROC得到的最佳截止点（即最佳阈值OPTROCPT）是LDA精度最高的那个吗？

或者也许我错了，那么到底perfcurve(groundTruthNumericalLable(:,1), LDAScore(:,1), 1,'yCrit','accu')告诉我们什么？

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