Algorithm MATLAB中生成升力图的分类预测置信度

对于家庭作业，我需要将几个分类模型与数据集进行拟合，并比较它们的升力图，以确定最有效的模型。模型产生一个二元结果（或该二元结果的概率），让我们称之为是或否。连续输出的模型很容易生成提升图，因为它很容易按照置信度的降序排列数据集

例如，对于生成二进制结果（k-NN和ClassificationTree）的模型，我很难做到这一点。在我的头脑中，我知道创建信心值的方法，但我不知道如何使用这些库

对于k-NN，我将概率置信度设置为训练数据中通过树中特定路径的是概率。然而，使用这种方法和MATLAB中的树模型，我不知道每条记录通过哪个树路径

类似地，对于k-NN，我会根据k个邻居的概率，从这些k个邻居中找到一个YES的概率，但是模型没有告诉我k个邻居，我宁愿不去搜索它们

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对这两个问题中的一个或两个问题的任何帮助（或在MATLAB中生成升力图的更好方法，我都非常感激）

我实际上能够找到我自己问题的答案。MATLAB中的

predict

函数为预测模型中每种类别的概率生成分数

[class, score] = predict(mdl, new_observation);