2 添加其他因子的ROC曲线 for循环添加其他因子的ROC曲线 j=1 #用于配色的循环,第1个颜色已经用了,所以设置为1 for(i in colnames(td[,c("gene36","gene39","gene40","gene63","gene72")])){ #c()向量里为要画的其他因子基因名 sROC=survivalROC(Stime=td$surtime, status=td$surstat, marker = ...
完成了cox回归分析及K-M生存曲线绘制,再来ROC曲线分析(受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),看一下我们分析出的生存相关基因作为判断生存指标的敏感性和特异性如何。 继续用前面的数据,载入R包及数据: library(survival) td=read.table("UniCoxSurSigGeneExp.txt",header=T,sep...
使用survivalROC包绘制时间依赖的ROC曲线。 cutoff<-365# 设置感兴趣的时间点,例如1年 surv_roc<-survivalROC(Stime=data$time,status=data$status,marker=data$marker,predict.time=cutoff,method="KM") plot(surv_roc$FP,surv_roc$TP,type="l",col="blue",xlab="False Positive Rate",ylab="True Positive...
x_color=c('blue', 'red', 'green', 'black', 'yellow' , 'orange','yellow' , 'orange') plot.roc(group_list,hubgenes_expression[i,],main=hubgenes[i], col=x_color[i],print.auc=T,percent=T,cex.lab=1.5,print.auc.cex=1.5) } roc1<- roc(group_list, hubgenes_expression[1,]) ...
roc_data <roc(labels, predictions)。 # 使用plot函数绘制ROC曲线。 plot(roc_data, col = "blue", main = "ROC Curve", lwd = 2)。 # 添加参考线。 abline(a = 0, b = 1, lty = 2)。 使用ROCR包: R. # 首先安装ROCR包。 install.packages("ROCR")。 # 加载ROCR包。 library(ROCR)。 #...
这里根据文献,我们需要绘制1年、3年、5年的ROC曲线,为减少篇幅,只为大家展示训练集ROC曲线的绘制,验证集同理。从下面的代码可以看出通过R语言绘制ROC曲线还是较为复杂的,对于代码的含义,小编也进行了标注,大家可以辅助进行理解。 train$lp<-predict(train_model,newdata=train,type="lp")time_roc_train<-timeROC...
拓端tecdat|R语言代写辅导中绘制ROC曲线和PR曲线 ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。 预测正类(+1)和负类(-1)的分类器的混淆矩阵具有以下结构: 这里,TP表示真阳性的数量(模型正确预测正类),FP表示误报的数量(模型错误地预测正类),FN表示假阴性的数量(模型错误地预测阴性类),TN表示真...
R语言h2o包绘制ROC曲线 r语言画roc曲线,ROC曲线也叫受试者工作曲线,原来用在军事雷达中,后面广泛应用于医学统计中。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。ROC曲线主要应用于二分类
使用survivalROC包绘制时间依赖的ROC曲线 # 安装并加载所需的R包 #install.packages("survivalROC") library(survivalROC) # 查看内置数据集 data(mayo) head(mayo) ## time censor mayoscore5 mayoscore4 ## 1 41 1 11.251850 10.629450 ## 2 179 1 10.136070 10.185220 ## 3 334 1 10.095740 9.422995 #...