在R中创建没有封装的ROC曲线,可以使用以下步骤:
pROC
库,可以使用install.packages("pROC")
命令进行安装。然后,使用library(pROC)
命令加载库。y_true
向量中,预测概率存储在y_pred
向量中。roc()
函数计算ROC曲线的数据点。该函数接受真实标签和预测概率作为参数,并返回一个ROC对象。例如,可以使用以下代码计算ROC对象:roc()
函数计算ROC曲线的数据点。该函数接受真实标签和预测概率作为参数,并返回一个ROC对象。例如,可以使用以下代码计算ROC对象:coords()
函数提取ROC曲线的数据点。该函数接受ROC对象作为参数,并返回一个包含ROC曲线的坐标的数据框。例如,可以使用以下代码提取ROC曲线的数据:coords()
函数提取ROC曲线的数据点。该函数接受ROC对象作为参数,并返回一个包含ROC曲线的坐标的数据框。例如,可以使用以下代码提取ROC曲线的数据:roc_data
将包含两列,分别是False Positive Rate(FPR)和True Positive Rate(TPR)。plot()
函数绘制ROC曲线。该函数接受ROC曲线的FPR和TPR作为参数,并绘制ROC曲线。例如,可以使用以下代码绘制ROC曲线:plot()
函数绘制ROC曲线。该函数接受ROC曲线的FPR和TPR作为参数,并绘制ROC曲线。例如,可以使用以下代码绘制ROC曲线:abline()
函数添加参考线,使用text()
函数添加标签。例如,可以使用以下代码添加对角线和AUC标签:abline()
函数添加参考线,使用text()
函数添加标签。例如,可以使用以下代码添加对角线和AUC标签:完整的代码示例:
# 导入库
install.packages("pROC")
library(pROC)
# 准备数据
y_true <- c(0, 0, 1, 1, 0, 1)
y_pred <- c(0.1, 0.3, 0.4, 0.6, 0.8, 0.9)
# 计算ROC曲线的数据点
roc_obj <- roc(y_true, y_pred)
# 提取ROC曲线的数据
roc_data <- coords(roc_obj)
# 绘制ROC曲线
plot(roc_data$specificity, roc_data$sensitivity, type = "l", main = "ROC Curve", xlab = "False Positive Rate", ylab = "True Positive Rate")
# 添加参考线和标签
abline(0, 1, col = "gray")
text(0.5, 0.5, paste("AUC =", round(auc(roc_obj), 2)), pos = 4)
这将创建一个简单的ROC曲线图,其中包含对角线和AUC标签。请注意,这只是一个基本的示例,你可以根据需要进行进一步的自定义和优化。
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