R语言画ROC曲线总结

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我使用pkgsearch来搜索CRAN并查看其中的内容。该package_search()函数将文本字符串作为输入，并使用基本的文本挖掘技术来搜索所有CRAN。

经过一番尝试和错误之后，我确定了以下查询，其中包括许多与ROC相关的有趣软件包。

rocPkg <- pkg_search(query="ROC",size=200)

rocPkgShort <- rocPkg %>%filter(maintainer_name != "ORPHANED", score > 190) %>%select(score, package, downloads_last_month) %>%arrange(desc(downloads_last_month))head(rocPkgShort)## # A tibble: 6 x 3## score package downloads_last_month## <dbl> <chr> <int>## 1 690. ROCR 56356## 2 7938. pROC 39584## 3 1328. PRROC 9058## 4 833. sROC 4236## 5 266. hmeasure 1946## 6 1021. plotROC 1672

下图使用了Guangchuang Yu的dlstats软件包，查看我选择分析的六个软件包的下载历史记录。

library(dlstats)shortList <- c("pROC","precrec","ROCit", "PRROC","ROCR","plotROC")downloads <- cran_stats(shortList)ggplot(downloads, aes(end, downloads, group=package, color=package)) +geom_line() + geom_point(aes(shape=package)) +scale_y_continuous(trans = 'log2')

2005年

以下代码ROCR使用包随附的综合数据集设置并绘制默认的ROC曲线。在整个文章中，我将使用相同的数据集。

library(ROCR)## Loading required package: gplots#### Attaching package: 'gplots'## The following object is masked from 'package:stats':#### lowess# 为单个预测绘制ROC曲线，并对曲线进行着色。

data(ROCR.simple)df <- data.frame(ROCR.simple)pred <- prediction(df$predictions, df$labels)perf <- performance(pred,"tpr","fpr")plot(perf,colorize=TRUE)

2010

pROC在图中绘制曲线下面积（AUC）的置信区间非常容易。

2014年

roc.curve()函数会绘制出干净整齐的ROC曲线 。

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2014年

该软件包提供了许多功能丰富的ggplot()几何图形 。

 2015年

precrec是另一个用于绘制ROC的库。

evalmod()函数可以很容易地生成各种模型特征的基本图。

2019

ROCit是一个用于绘制ROC曲线和其他二进制分类可视化效果的新程序包 ，并且正在迅速普及。

下图显示了CDF累积密度。KS统计数据显示两条曲线之间的最大距离。

ksplot(ROCit_obj)