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R语言画ROC曲线总结

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拓端
发布2021-01-13 14:46:45
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发布2021-01-13 14:46:45
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文章被收录于专栏:拓端tecdat拓端tecdat

原文链接:http://tecdat.cn/?p=10963

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。

代码语言:javascript
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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。

代码语言:javascript
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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。

代码语言:javascript
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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。

代码语言:javascript
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ksplot(ROCit_obj)
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原始发表:2021-01-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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