在【r<-绘图|ROC】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并未曾涉及机器学习模型的拟合与预测,而是指存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量(二分类)的影响(真阳性率、假阳性率)。 这一篇文章我们学习两个跟ROC相关的R包: plotROC- Gene...
在《使用R语言手撕ROC曲线》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并未曾涉及机器学习模型的拟合与预测,而是指存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量(二分类)的影响(真阳性率、假阳性率)。 这一篇文章我们学习两个跟ROC相关的R包: plotROC - Generate RO...
# 安装并加载所需的R包 # install.packages("plotROC") # remotes::install_github("sachsmc/plotROC") library(plotROC) # 创建数据集 set.seed(2529) D.ex <- rbinom(200, size = 1, prob = .5) M1 <- rnorm(200, mean = D.ex, sd = .65) M2 <- rnorm(200, mean = D.ex, sd = ...
注意,我这里谈到的ROC并未曾涉及机器学习模型的拟合与预测,而是指存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量(二分类)的影响(真阳性率、假阳性率)。 这一篇文章我们学习两个跟ROC相关的R包: plotROC- Generate ROC Curve Charts for Print and Interactive Use pROC- display and analyze ROC curves i...
如何将我的图展现在默认浏览器或者Rstudio上? 这时候就可以用到plot_interactive_roc(),具体如下: plot_interactive_roc(basicplot)#点击左上角第三个图标即可在默认浏览器打开#而且可以随意点击看置信区间 或者用export_interactive_roc,创建knit或者Rmd文件,...
R语言生存分析-02-ggforest R语言生存分析-01 ggpubr-专为学术绘图而生(二) ggstatsplot-专为学术绘图而生(一) 生存曲线 R语言GEO数据挖掘01-数据下载及提取表达矩阵 R语言GEO数据挖掘02-解决GEO数据中的多个探针对应一个基因 R语言GEO数据挖掘03-limma分析差异基因 ...
并对模型从区分度(ROC曲线和AUC)、校准度(校准曲线和Brier评分)和临床实用性(决策分析曲线DCA)三个角度进行全面地评价。所有数据分析采用R语言完成。 一、导入数据集 https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/
并对模型从区分度(ROC曲线和AUC)、校准度(校准曲线和Brier评分)和临床实用性(决策分析曲线DCA)三个角度进行全面地评价。所有数据分析采用R语言完成。 一、导入数据集 https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/
(fa1, wk1, 'r^') plt.xlabel('false alarm times/per hour') plt.ylabel('wake rejection rate') if len(sys.argv) > 2: ref_fid = open(sys.argv[2]) fa2, wk2, thr2 = load_one_roc_txt(ref_fid) plt.plot(fa2, wk2, 'bs') basename = os.path.basename(roc_file) dirname = os...
采用Survival R包对下载数据进行回归分析,需要构建一个至少包含样本生存时间、删失状态的data frame。本例中,在数据整合建立condition_table时已经获得了一个cancer patients的子集condition_table_cancer,直接使用它建立信息表,并合并潜在预后预测因子:候选基因的normalized counts(t()转换至行为样本,列为基因)。