pred<-prediction(train$pred,train$target)perf<-performance(pred,"tpr","fpr")plot(perf,colorize = T,print.cutoffs.at = seq(0.1,by = 0.1)) 通过使用ROC曲线,我们可以观察到0.6具有更好的敏感性和特异性,因此我们选择0.6作为区分的分界点。 pred1<-ifelse(pred<0.6,"No",...