#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...
#先绘制logistic regression的曲线 roc(obese, glm.fit$fitted.values, plot=TRUE, legacy.axes=TRUE, percent=TRUE, xlab="False Positive Percentage", ylab="True Postive Percentage", col="#377eb8", lwd=4, print.auc=TRUE) #然后利用add=TRUE将随即森林的ROC曲线和logistic regression的ROC曲线上显示在...
#绘制ROC曲线 plot(roc1) #计算AUC auc(roc1) ## Area under the curve: 0.8174‘ #计算AUC的95%置信区间 ci(roc1) ## 95% CI: 0.7679-0.8668 (DeLong) 方法三 library(ROCit) #建立ROC对象 roc2 <- rocit(score = lr_pred,class=df$MPE) #计算AUC和95%置信区间 ciAUC(roc2) ## ## estima...
我们再来看看模型的ROC曲线,它会给我们提供这个模型分类能力的直观评价。使用roc.curve()函数可以绘制该曲线: roc.curve(hacide.test$cls,pred.treeimb[,2],plotit=F)Area under thecurve(AUC):0.600 1. 2. AUC值等于0.6是个很槽糕的结果。因此我们很有必要在建模前将数据集修正平衡。在本案例中,决策树算法...
Area under the curve: 0.612 > plot(roca) > plot(rocb) > plot(rocc) > roc.test(roca,rocb,method = "delong") ROC曲线下面积的比较 DeLong's test for two correlated ROC curves data: roca and rocb Z = -2.209, p-value = 0.02718 ...
## Area under the curve: 0.612 5、绘制多条ROC曲线 ##构建ROC对象 dfroc1 <- roc(df$outcome, df$ndka) dfroc2 <- roc(df$outcome, df$s100b) dfroc3 <- roc(df$outcome, df$wfns) ##绘图 plot(dfroc1,col="red",grid=c(0.2,0.2),grid.col=c("blue","yellow")) ...
AUC(area under the curve)为曲线下面的面积,作为评估指标,AUC值越大,说明模型越好。 图1. AUROC示意图 ROC分析原理 ROC分析本质上属于机器学习中很常见的二元分类器。很多二元分类器会产生一个概率预测值,而不仅仅是0-1预测值。我们可以使用某个临界点(例如0.5),以划分哪些预测为1,哪些预测为0。得到二元预测值...
首先看C指数,这个一致性指数在分类结局的预测模型中给大家提到过,就是ROC曲线下面积,对于生存数据的预测模型来讲,这个指数和灵敏度特异度就没关系了,它比的是实际值和预测值的排序一致不一致。理解方法可以参考秩和检验。For a binary outcome, C-index is identical to the area under the ROC curve (AUC)...
roc.curve(hacide.test$cls, pred.treeimb[,2], plotit = F) Area under the curve (AUC): 0.600 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...
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 ...