R语言|求ROC和AUC值

测试

junjun

2016年9月29日

1、求ROC和AUC值

#方法一:ROCR包中主要是两个class：prediction和performance。前者是将预测结果和真实标签组合在一起，生成一个prediction对象，然后在用performance函数，按照给定的评价方法，生成一个performance对象，最后直接对performance用plot函数就能绘制出相应的ROC曲线。
#加载数据
library(ROCR)

## Loading required package: gplots

##
## Attaching package: 'gplots'

## The following object is masked from'package:stats':
##
## lowess

data("ROCR.simple")
str(ROCR.simple)

## List of 2
## $ predictions: num [1:200] 0.6130.364 0.432 0.14 0.385 ...
## $ labels : num [1:200] 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 ...

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

#方法二:用的pROC包中的函数，可以绘制ROC曲线，求AUC的值
library(pROC)

## Type 'citation("pROC")' for a citation.

##
## Attaching package: 'pROC'

## The following objects are masked from'package:stats':
##
## cov, smooth, var

data("aSAH")
roc1<-roc(aSAH$outcome,aSAH$s100b,levels=c("Good","Poor"))
plot(roc1,print.auc=T, auc.polygon=T, grid=c(0.1, 0.2), grid.col=c("green","red"), max.auc.polygon=T, auc.polygon.col="skyblue",print.thres=T)

##
## Call:
## roc.default(response = aSAH$outcome, predictor = aSAH$s100b, levels = c("Good","Poor"))
##
## Data: aSAH$s100b in 72 controls (aSAH$outcome Good) < 41 cases(aSAH$outcome Poor).
## Area under the curve: 0.7314

(auc1 = auc(roc1))
Area under the curve: 0.7314

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