ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)是一种用于评估分类模型性能的常用工具。它以真阳性率(True Positive Rate,TPR)为纵轴,假阳性率(False Positive Rate,FPR)为横轴,绘制出分类器在不同阈值下的性能曲线。 ROC曲线的绘制可以通过使用R语言中的pROC包中的roc()函数来实现,而不是使用geom_roc()函数。
因此,我基于ggplot2包开发了geomROC包,可以随意画ROC曲线。 1、安装包 devtools::install_github('yikeshu0611/geomROC')安装geomROC包的时候,会一起安装ROCit包、pROC包、ggplot2包,并且是依赖关系,geomROC包对数据的处理支持ROCit包和pROC包,画图基于ggplot2包,所以是依赖关系,也就是调用geomROC包时,这个3个...
ROC的计算与绘制这篇文章中我讲了ROC曲线的本质以及如何计算和绘制ROC曲线。注意，我这里谈到的ROC并...
Confidence regions for the ROC curve
Empirical Receiver Operating Characteristic Curve