R语言实战 input+结果——ROC曲线的绘制 auc 时量下曲线面积

1.数据处理
第一步当然得处理一下数据。默认的Iris数据集有三类鸢尾花，我目前的理解是只有二分类才画的出ROC曲线，所以才去一定的手段处理一下数据：

输入

# 数据准备
iris2 <- iris
iris2$label[iris2$Species == 'setosa'] <- 1
iris2$label[iris2$Species == 'versicolor'] <- 2
iris2 <- iris2[-which(iris2$Species == 'virginica'), ]  # 剔除类型为virginica的数据
iris2$Species <- NULL   # 去除Species列
head(iris2,10)  # 显示前10个数据

> head(iris2,10)Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width label
1           5.1         3.5          1.4         0.2     1
2           4.9         3.0          1.4         0.2     1
3           4.7         3.2          1.3         0.2     1
4           4.6         3.1          1.5         0.2     1
5           5.0         3.6          1.4         0.2     1
6           5.4         3.9          1.7         0.4     1
7           4.6         3.4          1.4         0.3     1
8           5.0         3.4          1.5         0.2     1
9           4.4         2.9          1.4         0.2     1
10          4.9         3.1          1.5         0.1     1

2.参数设置
以label与Sepal.Length之间的ROC曲线为例：

auc1 <- roc(label~Sepal.Length, data=iris2, smooth=FALSE)
plot(auc1)

print.auc：在图中显示AUC的值，AUC的大小等于ROC曲线下方的面积大小；
plot(auc1, print.auc=TRUE)

print.thres：在图中显示ROC曲线的阈值(threshold)，大概为ROC曲线中最尖的那个点；
plot(auc1, print.thres=TRUE)

print.thres.col：设置阈值数据的颜色。
plot(auc1, print.thres=TRUE, print.thres.col="blue")

col：设置ROC曲线的颜色。
plot(auc1,col="blue")

identity.col：设置对角线的颜色。
plot(auc1, identity.col="blue")

identity.lty：设置对角线的类型，取数字。
plot(auc1,identity.lty=2)

identity.lwd：设置对角线的线宽，默认宽度为1。
plot(auc1, identity.lwd=2)

auc1 <- roc(label~Sepal.Length, data=iris2, smooth=FALSE)
plot(auc1, print.auc=TRUE, print.thres=TRUE, main="多组ROC曲线比较",col="blue", print.thres.col="blue", identity.col="blue",identity.lty=2, identity.lwd=1)

.多变量ROC曲线比较
# ROC曲线的绘制
auc1 <- roc(label~Sepal.Length, data=iris2, smooth=FALSE)
plot(auc1, print.auc=TRUE, print.thres=TRUE, main="多组ROC曲线比较",col="blue", print.thres.col="blue", identity.col="blue",identity.lty=2, identity.lwd=1)
auc2 <- roc(label~Sepal.Width, data=iris2,smooth=FALSE)
auc3 <- roc(label~Petal.Length, data=iris2,smooth=FALSE)
auc4 <- roc(label~Petal.Width, data=iris2, smooth=FALSE)
lines(auc2, col="red")
lines(auc3,col="green")
lines(auc4,col="yellow")
————————————————

ROC检验——DeLong’s Test
输入
roc.test(auc1,auc2)
1
输出Bootstrap test for two correlated ROC curvesdata:  auc1 and auc2
D = 0.19387, boot.n = 2000, boot.stratified = 1, p-value =
0.8463
alternative hypothesis: true difference in AUC is not equal to 0
sample estimates:
AUC of roc1 AUC of roc2 0.9326      0.9248
1
2
3
4
5
6
7
8
9
5.四组间整体检验
输入
compareROCdep(iris2[,-5], iris2$label, method="auc")  ##四组间整体检验
1
输出
> compareROCdep(iris2[,-5], iris2$label, method="auc")  ##四组间整体检验
In the considered database there are 50 controls and 50 cases.Method considered: AUC comparison (DeLong, DeLong and Clarke-Pearson, 1988)Progress bar: Estimation of statistic value in each variable (k = 4)|=======================================================================================================================================| 100%
Error in solve.default(M) : Lapack例行程序dgesv: 系统正好是奇异的: U[3,3] = 0
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「三只佩奇不结义」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41196612/article/details/105640904

R语言实战 input+结果——ROC曲线的绘制 auc 时量下曲线面积相关推荐

R语言实战应用精讲50篇（三十四）-曲线分离实战应用案例（附R语言代码）
1 引言在现实环境中,我们有许多时间序列数据,比如超市零售数据,可能同时包括成千上万种商品的销量历史数据.不同商品销量随时间会有不同的变化.如果需要对销量进行预测,首先就应该根据趋势,对商品进行 ...
R 语言实战-Part 4 笔记
R 语言实战(第二版) ## part 4 高级方法 -------------第13章广义线性模型------------------ #前面分析了线性模型中的回归和方差分析,前提都是假设因变量服 ...
R语言临床诊断试验的ROC分析方法示例
R语言临床诊断试验的ROC分析方法示例 ROC(receiver operating characteristic curve)接收者操作特征曲线,是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明用来侦测战场上 ...
R语言实战笔记--第八章 OLS回归分析
R语言实战笔记–第八章 OLS回归分析标签(空格分隔): R语言回归分析首先,是之前的文章,数理统计里面的简单回归分析,这里简单回顾一下: 简单回归分析的原理:最小二乘法,即使回归函数与实际值之 ...
R语言ggplot2可视化在图像边界内绘制geom_text文本标签实战
R语言ggplot2可视化在图像边界内绘制geom_text文本标签实战目录 R语言ggplot2可视化在图像边界内绘制geom_text文本标签实战 #geom_text文本标签1
R语言使用ggplot2包使用geom_boxplot函数绘制基础分组箱图（配置数据点抖动显示jitter）实战
R语言使用ggplot2包使用geom_boxplot函数绘制基础分组箱图(配置数据点抖动显示jitter)实战目录 R语言使用ggplot2包使用geom_boxplot函数绘制基础分组箱图(配置 ...
R语言使用ggplot2包使用geom_density()函数绘制密度图（连续色彩、离散色彩、梯度色彩）实战（density plot）
R语言使用ggplot2包使用geom_density()函数绘制密度图(连续色彩.离散色彩.梯度色彩)实战(density plot) 目录 R语言使用ggplot2包使用geom_density( ...
R语言使用ggplot2包使用geom_boxplot函数绘制基础分组箱图（分组箱体框颜色自定义配置）实战
R语言使用ggplot2包使用geom_boxplot函数绘制基础分组箱图(分组箱体框颜色自定义配置)实战目录 R语言使用ggplot2包使用geom_boxplot函数绘制基础分组箱图(分组箱体框 ...
R语言使用ggplot2包使用geom_boxplot函数绘制基础分组箱图（添加均值点）实战
R语言使用ggplot2包使用geom_boxplot函数绘制基础分组箱图(添加均值点)实战目录 R语言使用ggplot2包使用geom_boxplot函数绘制基础分组箱图(添加均值点)实战

R语言实战 input+结果——ROC曲线的绘制 auc 时量下曲线面积

R语言实战 input+结果——ROC曲线的绘制 auc 时量下曲线面积相关推荐

最新文章

热门文章