roc.default Predictor中的错误必须是数字或排序
roc.default Predictor中的错误必须是数字或排序
提问于 2020-11-17 06:05:12
我正在尝试获得我在测试数据集上获得的模型的ROC曲线。
然而，get a error：
Setting levels: control = negative, case = positive
Error in roc.default(testing_data$tested, predict_rf) :
Predictor must be numeric or ordered.我遵循了下面的答案，但没有成功。
SVM in R: "Predictor must be numeric or ordered."
Failure plotting ROC curve using pROC
几个月前，我在这个链接上的其他人的帖子中写出了一个类似的例子：
然而，我以'stupidWolf‘为例，出于可重复性的考虑，我在这里发布了它，因为我之前对他的答案有问题。然而，当我试图获得ROC曲线时，最终又遇到了另一个问题。
# choose a sample
idx = sample(nrow(iris),100)
data = iris
data$Petal.Length[sample(nrow(data),10)] = NA
data$tested = factor(ifelse(data$Species=="versicolor","positive","negative"))
data = data[,-5]
training_data = data[idx,]
testing_data= data[-idx,]
# train data
rf <- caret::train(tested ~., data = training_data,
method = "rf",
trControl = ctrlInside,
metric = "ROC",
na.action = na.exclude)
# test the model on test data
colnames(evalResult.rf)[max.col(evalResult.rf)]
testing_data = testing_data[complete.cases(testing_data),]
evalResult.rf <- predict(rf, testing_data, type = "prob")
predict_rf <- factor(colnames(evalResult.rf)[max.col(evalResult.rf)])
cm_rf_forest <- confusionMatrix(predict_rf, testing_data$tested, "positive")
# get the roc
library(pROC)
rfROCt <- pROC::roc(testing_data$tested, predict_rf)并得到错误：
Setting levels: control = negative, case = positive
Error in roc.default(testing_data$tested, predict_rf) :
Predictor must be numeric or ordered.回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-11-17 07:38:41
第二个参数应该是预测的概率，所以如果你看这个例子：
evalResult.rf <- predict(rf, testing_data, type = "prob")
head(evalResult.rf)
negative positive
2 0.968 0.032
8 1.000 0.000
9 0.996 0.004
13 0.990 0.010第二列是正类的概率。
所以你可以这样使用它
pROC::roc(testing_data$tested,evalResult.rf[,2])
Setting levels: control = negative, case = positive
Setting direction: controls < cases
Call:
roc.default(response = testing_data$tested, predictor = evalResult.rf[, 2])
Data: evalResult.rf[, 2] in 24 controls (testing_data$tested negative) < 22 cases (testing_data$tested positive).
Area under the curve: 0.9924页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64866403
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