R语言使用pROC包绘制ROC曲线、获取最优阈值(threshold)及最优阈值对应的置信区间
R语言使用pROC包绘制ROC曲线并获取最佳阈值(threshold)及最佳阈值对应的置信区间
#ROC曲线
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敌军载具(飞机、船舰)的指标,属于信号检测理论。
ROC曲线的横坐标是伪阳性率(也叫假正类率,False Positive Rate),纵坐标是真阳性率(真正类率,True Positive Rate),相应的还有真阴性率(真负类率,True Negative Rate)和伪阴性率(假负类率,False Negative Rate)。这四类指标的计算方法如下:
(1)伪阳性率(FPR):判定为正例却不是真正例的概率,即真负例中判为正例的概率
(2)真阳性率(TPR):判定为正例也是真正例的概率,即真正例中判为正例的概率(也即正例召回率)
(3)伪阴性率(FNR):判定为负例却不是真负例的概率,即真正例中判为负例的概率。
(4)真阴性率(TNR):判定为负例也是真负例的概率,即真负例中判为负例的概率
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