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...
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...
# 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,...
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/
然而,当我尝试ggplot2方法时,它给了我完全不同的东西。 g <- ggplot(rfFit$pred[selectedIndices, ], aes(m=M, d=factor(obs, levels = c("R", "M"))) + geom_roc(n.cuts=0) + coord_equal() + style_roc() g + annotate("text", x=0.75, y=0.25, label=paste("AUC =", round((cal...
Generate interactive ROC plots from R using ggplotMost ROC curve plots obscure the cutoff values and inhibit interpretation and comparison of multiple curves. This attempts to address those shortcomings by providing plotting and interactive tools. Functions are provided to generate an interactive ROC ...
(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...