r roc函数_R语言中绘制ROC曲线

两种方法：

第一种，摘自别人的方法：

ROC曲线，做分类时经常会用到的一种结果表现方法。诸如此类的工作，首选工具当然是R。在CRAN上搜了一下，找到一个叫ROCR的包。尽管这个包已经很久没更新了，但用起来还是很爽的。先看一下我画的ROC曲线。

里面是三份预测结果的ROC曲线。

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。

# plot a ROC curve for a single prediction run

# and color the curve according to cutoff.

data(ROCR.simple)

pred

ROCR.simple$labels)

perf

plot(perf,colorize=TRUE)

上面是ROCR中的一个例子，ROCR.simple$predictions是预测结果，ROCR.simple$labels是真实的标签，从而产生一个prediction对象；然后tpr是true

positive rate的意思，fpr则是false positive

rate的意思，这样最后画出来的就是最常见的ROC曲线

第二种方法，用的pROC包中的函数，可以绘制ROC曲线，求AUC的值

######使用pROC包绘制ROC曲线#######

install.packages("pROC")

library(pROC)

data(aSAH)

roc1=roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b,

levels=c("Good", "Poor"))

plot(roc1)

auc1=auc(roc1)

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