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「R」ROC三剑客(二)分析与可视化ROC

2024-07-09 16:07| 来源: 网络整理| 查看: 265

导读:ROC三剑客这三篇文章由一年前的两篇文章和今天写的一篇文章组成,内容涵盖了 ROC 原理解析和计算、两个R包 plotROC 和 pROC 的使用教程。希望感兴趣的读者修此剑术,保家卫国~~你的剑,就是我的剑!

在《使用R语言手撕ROC曲线》这篇文章中我讲了ROC曲线的本质以及如何计算和绘制ROC曲线。注意,我这里谈到的ROC并未曾涉及机器学习模型的拟合与预测,而是指存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量(二分类)的影响(真阳性率、假阳性率)。

这一篇文章我们学习两个跟ROC相关的R包:

plotROC - Generate ROC Curve Charts for Print and Interactive UsepROC - display and analyze ROC curves in R and S+plotROC

plotROC包较为简单与单一,它就是用来绘制ROC曲线的,包中定义的函数基于ggplot2,因此我们可以结合ggplot2使用和修改、美化图形结果。

代码语言:javascript复制# 从GitHub上安装 devtools::install_github("hadley/ggplot2") devtools::install_github("sachsmc/plotROC") library(plotROC) # 从CRAN install.packages("plotROC") 快速使用

plotROC提供了Shiny应用,只需要键入

代码语言:javascript复制shiny_plotROC()

即可通过图形界面使用。

咱们还是来看命令吧,要有点难度不是?

命令行使用

导入包与创建模拟数据:

代码语言:javascript复制library(plotROC) set.seed(2529) D.ex


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