#绘制ROC曲线 plot(p2,col="red") 我们可以得到跟上图一样的ROC曲线。 我们还可以输出AUC(area under curve),来评判特征的预测效果。AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC...
#绘制ROC曲线 plot(roc1) #计算AUC auc(roc1) ## Area under the curve: 0.8174‘ #计算AUC的95%置信区间 ci(roc1) ## 95% CI: 0.7679-0.8668 (DeLong) 方法三 library(ROCit) #建立ROC对象 roc2 <- rocit(score = lr_pred,class=df$MPE) #计算AUC和95%置信区间 ciAUC(roc2) ## ## estima...
cord.x <- c(eb$WOL) cord.y <- c(eb$EB1) polygon(cord.x,cord.y,col='red',border = NA) But this fill the area above and I could not find the way to do the area under. I also try the plotly package but without success. My wish is to have three curves (WOL~EB1; WOL~...
#先绘制logistic regression的曲线 roc(obese, glm.fit$fitted.values, plot=TRUE, legacy.axes=TRUE, percent=TRUE, xlab="False Positive Percentage", ylab="True Postive Percentage", col="#377eb8", lwd=4, print.auc=TRUE) #然后利用add=TRUE将随即森林的ROC曲线和logistic regression的ROC曲线上显示在...
roc.curve(hacide.test$cls,pred.treeimb[,2],plotit=F)Area under thecurve(AUC):0.600 1. 2. AUC值等于0.6是个很槽糕的结果。因此我们很有必要在建模前将数据集修正平衡。在本案例中,决策树算法对于小类样本无能为力。 我们将使用采样技术来提升预测精度。这个包提供了ovun.sample()的函数来实现过采样和...
## Area under the curve: 0.925 再来看看ca125_2这一列指标: #把ca125_2按照tumor的两个类别进行分组,然后分别计算中位数 tapply(ca125_2, tumor, median) ## 癌症 非癌症 ## 13.52771 69.69272 结果是癌症组的中位数<非癌症组,所以是计算非癌症的AUC。
auc(dfroc1)## Area under the curve: 0.612 5、绘制多条ROC曲线 ##构建ROC对象dfroc1<-roc(df$outcome,df$ndka)dfroc2<-roc(df$outcome,df$s100b)dfroc3<-roc(df$outcome,df$wfns)##绘图plot(dfroc1,col="red",grid=c(0.2,0.2),grid.col=c("blue","yellow"))plot(dfroc2,add=TRUE,col=...
AUC: area under the ROC curve pAUC: partial AUC CI: confidence interval SP: specificity SE: sensitivity 2 安装拓展包 install.packages("pROC")# 下载 pROC 包 install.packages("ggplot2")# 下载 ggplot2 包 3 调用拓展包 library(pROC)# 加载pROC包 ...
area and total class edge lengthlsm_l_ta(landscape)#> # A tibble: 1 × 6#> layer level class id metric value#> <int> <chr> <int> <int> <chr> <dbl>#> 1 1 landscape NA NA ta 0.09lsm_c_te(landscape)#> # A tibble: 3 × 6#> layer level class id metric value#> <int> ...
(outcome group2).Area under the curve:0.823495%CI:0.7303-0.9165(DeLong)$cCall:roc.formula(formula=outcome~c,data=ROC,aur=TRUE,ci=TRUE,levels=c("group1","group2"),direction=">")Data:c in40controls(outcome group1)>32cases(outcome group2).Area under the curve:0.924295%CI:0.8679-0.9805(...