拓端tecdat|R语言画ROC曲线总结
原文链接:http://tecdat.cn/?p=10963
原文出处:拓端数据部落公众号
在本文中,我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包,并重点介绍了六个有用的包。
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 。
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)
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