在机器学习、统计学和医学诊断中,ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)是一种强大的工具,用于评估分类模型的性能。ROC曲线图展示了在不同阈值下,真正例率(True Positive Rate, TPR)与假正例率(False Positive Rate, FPR)之间的关系。通过R语言,我们可以轻松地绘制ROC曲线并理解其背后的含义。 一、ROC曲...
ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,受试者工作特征曲线)是一种用于评估二分类模型性能的工具,通过绘制真正例率(True Positive Rate, TPR)与假正例率(False Positive Rate, FPR)之间的关系图来反映分类器的性能。 今天我们继续分享对两条ROC曲线的曲线下面积AUC做两两比较的操作。 安装并加...
roc_curve(hpc_cv, obs, VF, F, M, L) %>% autoplot() plot of chunk unnamed-chunk-7 结果会同时展示4个类别的ROC曲线,当然也可以自己提取数据画。数就是图,图就是数,只要把数据提取出来,就一定能画出来图。提取数据才是最关键的一步,因为画图无非就是ggplot2而已,随便买本书(我只推荐两本:《ggp...
## Data: ca125_2 in 20 controls (tumor 非癌症) < 10 cases (tumor 癌症). ## Area under the curve: 0.1 最后给大家演示下yardstick包的做法,其中truth必须提供因子型,使用event_level指定到底是计算谁的AUC: yardstick::roc_auc(df, truth=factor(tumor,levels = c("癌症","非癌症")), estimate=...
ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)以假正率(FPR)为X轴、真正率(TPR)为y轴。曲线越靠左上方说明模型性能越好,反之越差。ROC曲线下方的面积叫做AUC(曲线下面积),其值越大模型性能越好。P-R曲线(精确率-召回率曲线)以召回率(Recall)为X轴,精确率(Precision)为y轴,直观反映二者的关系。两种曲线都是...
plot(train_roc, print.auc = TRUE, auc.polygon = T, grid = c(0.1, 0.2), grid.col = c("green", "red"), col = "red", max.auc.polygon = TRUE, legacy.axes = F, auc.polygon.col = "skyblue", print.thres = T, print.thres.col = "black", main = "ROC curve of train") ...
2.计算ROC曲线 data %>% yardstick::roc_curve(truth = truth, prob.Yes, event_level = "...
roc_curve()计算概率列的每个唯一值(除了无穷大和负无穷大)的灵敏度。 有一个ggplot2::autoplot()方法可以快速可视化曲线。这适用于二进制和多类输出,也适用于分组数据(即来自重新采样)。请参阅示例。 多级 如果提供了多类truth列,则将采用 one-vs-all 方法来计算多条曲线,每个级别一条。在这种情况下,将有一...
## roc.default(response = tumor, predictor = ca125_1) ## ## Data: ca125_1 in 10 controls (tumor 癌症) > 20 cases (tumor 非癌症). ## 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 ...
V=Vectorize(roc.curve)(seq(0,1,length=251) MY[i,]=roc_curve(x) 1. 2. 3. 4. 5. 红线是所有随机分类器的平均值。它不是一条直线,我们观察到它在对角线周围的波动。 reg = glm(PRO~.,data=my,family=binomial(link = "logit"))