简称 ROC 曲线）。这个函数可以在多个包中找到，但最常见的是在 `pROC` 包中。`pROC` 包提供了一种...
在R语言中,使用ROCR包中的roc函数来生成ROC曲线。该函数有以下参数: 1. predictions:一个向量或矩阵,包含了预测值。 2. labels:一个向量或矩阵,包含了真实标签。 3. levels:一个字符向量,指定了标签的取值范围。 4. predictor:一个字符串,指定了预测器的名称。 下面是使用roc函数生成ROC曲线的步骤: 1. 导入...
在R语言中,我们可以使用pROC包中的roc函数来生成ROC曲线。通过roc函数,我们可以输入模型的预测概率和真实标签,然后得到一个包含FPR和TPR的数据框。最后,我们可以使用plot函数将这些数据点连接起来,从而得到完整的ROC曲线。 除了绘制ROC曲线外,我们还可以通过计算ROC曲线下的面积(Area Under the Curve,AUC)来评估分类模...
安装 pROC 软件包后，可以通过首先使用以下代码加载 pROC 软件包来使用 roc 函数：然后，您可以调用 roc 函数并向其传递必要的参数，以计算数据的接收器工作特征 （ROC） 曲线。例如，如果调用了真标签向量，并调用了预测概率向量，则可以使用以下代码计算 ROC 曲线：true_labelspred_probs 这将创建一个...
ROC示例 ROCR包很简单,用到三个函数: prediction:将原始数据(predictions,labels)封装为prediction对象,以用于后续分析; performance:对prediction对象计算auc,tpr, fpr等等; plot:利用base R绘图系统绘图。 以RCOR的示例数据为例: 代码语言:javascript 复制
使用pROC包可以轻松绘制ROC曲线。 我们依然以上讲中提到的suicide数据集为例。 3.1 导入数据集 (第四十九讲 R-分类预测模型及诊断性试验性能指标) 代码解读 library(cutpointr) data("suicide") summary(suicide) age gender dsi suicide Min. :18.00 female:392 Min. : 0.0000 no :496 ...
如naive Bayes提供了一个可能性,logistic回归中输入到sigmoid函数中的数值或者sigmoid函数的输出值,SVM中输到sign函数里的数值都可以看做分类器预测强度的衡量值。为了画出ROC曲线,首先要将分类样例按照其预测强度排序,先从排名最低的开始,所有排名更低的都被判为反例,所有排名更高的都被判为正例,这就得到了对应的...
在R中,绘制ROC曲线首先需要加载一个叫做pROC的包,接下来利用这个包中的plot.roc函数进行绘制。需要注意的是,要给函数的数据集包括预测结果以及真实结果两列数据,这个函数其他图形参数就与plot类似了。具体代码如下: 图8 ROC曲线图 尽管曲线有了,但还没有落实到具体的数值上,只看曲线可能还不能看出结果,下面就介绍...
那就找到有这个函数的包
调用R语言中pROC包中的roc函数计算分类器的AUC值,可以方便的比较两个分类器,并且自动标注出最优的临界点。如下图所示:最优点FPR=1-TNR=0.826,TPR=0.657,AUC值为0.803,说明该模型的预测效果不错,正确率较高。 pre<-predict(fit2,newdata=test,type='response') ...