开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用pROC时出现意外的AUC ROC结果

在使用pROC时出现意外的AUC ROC结果可能是由于以下几个原因导致的：

数据预处理问题：在使用pROC计算AUC ROC之前，需要确保数据的正确性和完整性。可能存在数据缺失、异常值或者数据格式不正确的情况，这些都会影响AUC ROC的计算结果。建议先对数据进行清洗和预处理，确保数据的质量。
样本不平衡问题：如果数据集中正负样本的比例严重不平衡，即正负样本数量差异很大，那么AUC ROC的结果可能会出现偏差。这是因为AUC ROC是基于正负样本之间的排序关系计算的，样本不平衡会导致排序结果的不准确性。可以尝试使用一些样本平衡的方法，如欠采样、过采样或者集成学习等来解决这个问题。
模型选择问题：AUC ROC是评估分类模型性能的指标，不同的模型可能在不同的数据集上表现出不同的AUC ROC结果。如果使用的模型不适合当前的数据集，那么AUC ROC的结果可能会出现意外的情况。建议根据具体的问题和数据特点选择适合的模型，并进行模型调优。
参数设置问题：pROC库中可能存在一些参数需要设置，不正确的参数设置也会导致AUC ROC结果的异常。建议查阅pROC库的文档，了解各个参数的含义和设置方法，并根据实际情况进行正确的参数设置。

总之，出现意外的AUC ROC结果可能是由于数据预处理问题、样本不平衡问题、模型选择问题或者参数设置问题导致的。在解决这个问题时，可以先检查数据的质量和完整性，然后考虑样本平衡方法、模型选择和参数设置等因素，以获得准确和可靠的AUC ROC结果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

数据预处理：腾讯云数据预处理服务（https://cloud.tencent.com/product/dp）
样本平衡：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
模型选择和调优：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
参数设置：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

相关搜索:Gremlin:使用coalesce group().by()时出现意外结果 MySQL:使用制表符连接字符串时出现意外结果 React，使用map和fetch时出现意外的多个结果为什么当我使用带有roc_auc评分的GridSearchCV时，grid_search.score(X，y)和roc_auc_score(y，y_predict)的分数不同？二元结果和连续结果的Sklearn roc_auc_score值使用//迭代节点集中的后代时出现意外结果使用For循环而不是forEach时出现意外结果使用getRuntime().freeMemory()时出现意外结果使用QgsDistanceArea.convertLengthMeasurement时出现意外的转换结果使用reduce的内积出现意外结果

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

什么是ROC曲线？为什么要使用ROC?以及 AUC的计算

如果很不幸，你得到一个位于此直线下方的分类器的话，一个直观的补救办法就是把所有的预测结果反向，即：分类器输出结果为正类，则最终分类的结果为负类，反之，则为正类。...三、为什么要选择ROC？既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？因为ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。...使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。...3.从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准 · AUC = 1，是完美分类器，采用这个预测模型时，存在至少一个阈值能得出完美预测。绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。...下面两幅图中两条ROC曲线相交于一点，AUC值几乎一样：当需要高Sensitivity时，模型A比B好；当需要高Speciticity时，模型B比A好 ? ?

41.2K3 4

ROC分析时一定要告诉R分析谁

分析现在，我们来做score1和class的ROC分析，看一下他们的AUC 使用pROC包 pROC::roc(predictor = score1,response = class) ## Setting...现在，我们再对score2和class做ROC分析，看一下他们的AUC 使用pROC包 pROC::roc(predictor = score2,response = class) ## Setting...5.为什么2个包的结果会矛盾我们再回头看，使用pROC包分析score1和class时，有这样一段提示 ## Setting direction: controls < cases 同样使用pROC包分析...如果你用pROC包做ROC分析，那么接下来的AUC和cutoff value都是要注意的，如果你不事先设置参考，得到的结果可能就搞不清楚是阴性组的AUC还是阳性组的AUC，仅仅是中位数高的那组的AUC，...0)$AUC ## [1] 0.3142857 8.总结 ROC分析时一定要设置结局的阴性参考！

6.9K4 1

「R」ROC三剑客（三）简单丰富的ROC绘制与对比

我之前在《分析与可视化ROC——plotROC、pROC》中介绍了两个包 plotROC 和 pROC，那是一年前的事情了，现在我在处理 ROC 曲线时使用的是什么呢？...结果显示了两者的 AUC 一致，这没有问题，我们其实也可以通过 auc 函数拿到结果。...除了 AUC，roc()函数结果还有一个细节： ? 不同的结果存在方向性，我们能修改嘛？...") > auc(rc2) Area under the curve: 0.2686 可以看到 AUC 变成了 1 减去之前的 AUC，这刚好是反向预测的结果。...Area under the curve: 0.7314 比较 ROC pROC 包提供了比较 ROC 的统计检验方法，我们试一试比较 rc 和 rc2，因为它们的 AUC 差异巨大，因此可以提前估计是有显著性差异的

2.4K4 1

R语言计算AUC（ROC曲线）的注意事项

之前的推文中介绍了ROC曲线的本质以及两面性： ROC阳性结果还是阴性结果？...不过这些包在计算AUC时，默认是计算阳性结果的AUC，这在实际情况中有时会遇到问题，大家在使用时最好手动指定，到底是计算谁的AUC，关于ROC的两面性，可以参考上面的推文。...比如我们这个df数据集，其中的tumor这一列是字符型，默认的顺序是：癌症，非癌症，是按照首字母顺序排列的，因此在计算AUC时，默认是计算的非癌症的AUC。...AUC，而不是非癌症）的AUC，所以我建议大家在使用R包计算AUC或者画ROC曲线时，手动指定顺序！...[[1]] ## [1] 0.925 pROC library(pROC) pROC包计算AUC也需要用来预测结果的指标以及真实结果。

1.3K1 0

「R」ROC三剑客（二）分析与可视化ROC——plotROC、pROC

导读：ROC三剑客这三篇文章由一年前的两篇文章和今天写的一篇文章组成，内容涵盖了 ROC 原理解析和计算、两个R包 plotROC 和 pROC 的使用教程。...希望感兴趣的读者修此剑术，保家卫国~~你的剑，就是我的剑！在《使用R语言手撕ROC曲线》这篇文章中我讲了ROC曲线的本质以及如何计算和绘制ROC曲线。...使用和修改、美化图形结果。...这里我们唯一需要理清的是d与m映射是什么，现在我们查看下生成的数据框： ? 上述画图只使用到了D与M1，只关注这两列即可。D是一个0-1列，即表示结果的两分类信息，M1是一个数值型数据。...pROC pROC是一个相对plotROC更强大的R包，不同于plotROC基于ggplot2的创建，pROC自身构建了比较完整的ROC分析和绘图体系。

3.5K1 0

【r

使用和修改、美化图形结果。...D是一个0-1列，即表示结果的两分类信息，M1是一个数值型数据。我们可以姑且称d为decision缩写，m为measurement缩写。...pROC pROC是一个相对plotROC更强大的R包，不同于plotROC基于ggplot2的创建，pROC自身构建了比较完整的ROC分析和绘图体系。...pROC 使用不过相对于plotROC，它的图形绘制更为复杂（样例代码参见https://web.expasy.org/pROC/screenshots.html）。...包最重要几个函数的使用，第一个是plot.roc()，它可以绘制ROC曲线，并返回一个ROC对象，里面包含该曲线的众多有用信息，并为后续的分析做基础，lines.roc()为当前ROC曲线上增添新的ROC

1.3K2 0

ROC曲线最佳截点

pROC 只能用于二分类数据，不能用于生存数据。使用pROC包需要注意，一定要指定direction，否则可能会得出错误的结果。...这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！使用pROC包的aSAH数据，其中outcome列是结果变量，1代表Good，2代表Poor。...计算AUC及可信区间： res <- pROC::roc(aSAH$outcome,aSAH$s100b,ci=T,auc=T) ## Setting levels: control = Good, case...和pROC的结果有一点点差别，问题不大。 optimalcutpoints OptimalCutpoints包也是用于二分类数据ROC曲线的最佳截点，不能用于生存数据。...画出来的图也是和pROC一样的： plot(oc_youden) 除此之外，这个包还可以指定协变量，还可以使用最大化敏感度/特异度等指标确定最佳截点，大家可以去查看帮助文档。

3732 0

临床预测模型之二分类资料ROC曲线绘制

ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。...如果你还不太了解关于ROC曲线中的各种指标，请看下面这张图，有你需要的一切（建议保存）：混淆矩阵混淆矩阵计算 R语言中有非常多的方法可以实现ROC曲线，但是基本上都是至少需要2列数据，一列是真实结果...，另一列是预测值，有了这两列数据，就可以轻松使用各种方法画出ROC曲线并计算AUC。...这篇文章带大家介绍最常见的并且好用的二分类变量的ROC曲线画法。方法1 方法2 方法3 方法1 使用pROC包，不过使用这个包需要注意，一定要指定direction，否则可能会得出错误的结果。...这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！使用pROC包的aSAH数据，其中outcome列是结果变量，1代表Good，2代表Poor。

9973 0

ROC曲线不用愁，四种R包教你一步搞定！

导语 GUIDE ╲ 前面我们介绍了一个对有害同义突变预测的方法PrDSM，可以发现，在对模型的分析中，大量的使用ROC对模型进行评估，今天我们就来介绍一下ROC的相关内容和两种ROC绘图方法：pROC...ROC曲线也可以被认为是决策规则的Type I Error 的函数（当性能仅从总体的一个样本中计算时，它可以被认为是这些量的估计值）。因此ROC曲线是敏感度或召回率作为降噪的函数。...②如果预测的结果是p，实际值为n，则称为假阳性(FP)。③当预测结果与实际值均为n时，是真阴性(TN)。④当预测结果为n而实际值为p时，是假阴性(FN)。...④AUC值越大的分类器，正确率越高。 R包介绍 01 R包pROC pROC是一个用于显示、平滑和比较ROC曲线的工具。...提供可以生成用于web使用的交互式ROC曲线图，以及打印版本的功能。plotROC是基于ggplot2绘图的。

6.2K1 0

用R语言绘制ROC曲线

1、roc曲线的意义 ROC曲线就是用来判断诊断的正确性，最理想的就是曲线下的面积为1，比较理想的状态就是曲线下的面积在0.8-0.9之间，0.5的话对实验结果没有什么影响。...如图： 2、代码部分 install.packages("pROC") install.packages("ggplot2") library(pROC) library(ggplot2)...","red"),max.auc.polygon=TRUE,auc.polygon.col="skyblue",print.thres=TRUE,reuse.auc=FALSE) #比较两个曲线，pROC...") library("pROC")##roc data(aSAH) roc1<-roc(myData$label,myData$score) roc2<-roc(myData2$label,myData2...$score) polt(roc1,col="blue") polt.roc(roc2,add=TRUE,col="red") 3、实验结果发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https:/

8631 0

R语言 ROC曲线

ROC曲线不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳截断点作为诊断参考值。...相关定义及计算公式（用混淆矩阵的形式将分类结果展示出来） ?...使用pROC包 Affairs（婚外情数据）数据取于1969年，该数据包括9个变量，601个样本 ?...ROC曲线下的面积（area under ROC curve）值在1.0和0.5之间。在AUC>0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。...AUC在 0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性,AUC在0.9以上时有较高准确性。 AUC=0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。

2.7K4 0

线性分类器与性能评价(R语言)

并统计出预测结果与实际结果的混淆矩阵，通过计算ROC和AUC，判断分类器性能。” 几个概念一、混淆矩阵(confusion matrix)及相关指标下图是混淆矩阵的例子和相应指标的计算公式。...在后面计算ROC时，会用到相应的指标。 ? 左上角的单元格包含预测结果为正且真实标签为正的样本，成为真正例，简写为TP。右上角对应的是预测为正，但实际为负的样本，称为假正例，简写为FP。...二、ROC与AUC ROC(接收者操作曲线)绘制的是真正率(tp rate)随假正率(fp rate)的变化情况。tp rate代表被正确分类的正样本比例。fp rate是FP相对于实际负样本的比例。...使用包pROC分别绘制训练集和测试集的ROC曲线，并计算出相应的AUC值。...#generate ROC for training set library(pROC) trainroc <- roc(as.numeric(trainlabel),lm.pred) plot(trainroc

1.3K6 0

ROC（AUC）曲线的显著性检验

今天说一说ROC(AUC)的比较。二分类资料的ROC比较可以通过pROC包实现的，使用其中roc.test()函数可实现两个ROC 的Delong检验。...使用pROC包的aSAH数据，其中outcome列是结果变量，1代表Good，2代表Poor。...关于这几种方法的具体原理，大家可以去翻相关的论文~ roc.test只能用于两个ROC的比较，如果是多个比较，可以使用MedCalc软件，这个是和SPSS类似的软件，只要点点点即可。...生存资料ROC的比较使用timeROC包实现。..., ROC.age) ## $p_values_AUC ## t=0 t=3 ## NA 0.4544231 同时使用多个时间点也是可以的： # riskScore

1.3K2 0

从箱线图到统计指标表

然而，需要注意的是，这些统计测试假设数据是独立的，且在t检验的情况下，还假设数据是正态分布的。在实际应用中，这些假设可能不成立，因此在解释结果时需要谨慎。...因此，在评估模型性能时，通常需要结合其他指标，如精确率、召回率、F1分数等，来进行全面的评估。 ---- 起码从R的角度来说，箱线图直接到ROC曲线，顺便计算得到AUC值是很容易的。...同样的，我也是让chatGPT做了一下：使用R代码举例一个差异分析，并且绘制ROC曲线和表达量差异箱线图 ---- 以下是一个使用R进行差异分析、绘制ROC曲线和箱线图的示例。...这个示例使用了pROC包进行ROC分析和绘图，使用ggplot2包进行箱线图的绘制。注意，这只是一个示例，实际的分析可能需要根据你的数据和问题进行调整。...曲线 roc_result <- pROC::roc(data$group, data$expression) # 打印AUC print(paste("AUC:", auc(roc_result)))

2592 0

R语言统计与绘图：可视化ROC曲线的置信区间

ROC曲线是临床中常用的统计分析之一，R中可以绘制ROC曲线的包也有很多，pROC包就是其中的佼佼者。 pROC包可以计算AUC和95%置信区间，可以可视化、平滑和比较ROC曲线。...pROC包中的常用缩写：缩写解释 ROC曲线受试者操作特征曲线 AUC ROC曲线下面积 pAUC 部分ROC曲线下面积 CI 置信区间 SP 特异度specificity SE 灵敏度sensitivity...下面来学习下怎么使用pROC包来可视化ROC曲线的置信区间。...建立拟合曲线在pROC包中，使用roc()函数来建立ROC对象。默认情况下roc()函数会输出AUC的值。...length # bars刻度线的长度，只在 type=bars 时使用 col # 条形或置信带形状的颜色。

8K2 3

R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）

ROC曲线可以帮助我们清楚的了解到这个分类器的性能表现，还能方便比较不同分类器的性能。在绘制ROC曲线的时候，习惯上是使用1-TNR作为横坐标，TPR作为纵坐标。...TNR的延伸——AUC值为了更好的衡量ROC所表达结果的好坏，Area Under Curve（AUC）被提了出来，简单来说就是曲线右下角部分占正方形格子的面积比例。.../lang/chinese/1205 该博客示范了三种画出ROC曲线的方法，第一种主动自己运算、第二种ROCR包、第三种pROC包。...3、pROC包 ROCR包画图函数功能比较单一，笔者比较偏好使用功能更强大的pROC包。...它可以方便比较两个分类器，还能自动标注出最优的临界点，图看起来也比较漂亮 library(pROC) modelroc <- roc(newdata$y,pre) plot(modelroc, print.auc

5.2K3 0

Logistic回归模型、应用建模案例

模型预测的结果是得到每一个样本的响应变量取1的概率，为了得到分类结果，需要设定一个阈值p0——当p大于p0时，认为该样本的响应变量为1，否则为0。阈值大小对模型的预测效果有较大影响，需要进一步考虑。...ROC曲线的全称为“接受者操作特性曲线”（receiver operating characteristic），其基本形式为： ROC曲线当预测效果较好时，ROC曲线凸向左上角的顶点。...ROC曲线下的面积可以定量地评价模型的效果，记作AUC，AUC越大则模型效果越好。...(pred,'tpr','fpr') plot(perf) 还可以使用更加强大的pROC包，它可以方便的比较两个分类器，并且能自动标出最优临界点，图形看起来比较漂亮： install.packages(..."pROC") library(pROC) modelroc=roc(anesthetic$nomove,pre) plot(modelroc,print.auc=TRUE,auc.polygon=TRUE

3.1K4 0

区分度评价：C-statistic的计算

使用lowbirth数据集，这个数据集是关于低出生体重儿是否会死亡的数据集，其中dead这一列是结果变量，0代表死亡，1代表存活，其余列都是预测变量。数据的预处理和之前一样。..., tmp$dead) auc <- round(performance(pred, "auc")@y.values[[1]],digits = 4) 这个包也是用来画ROC曲线常用的包，可以根据上面的结果直接画出...") plot of chunk unnamed-chunk-4 方法3 pROC包计算AUC，这个包也是画ROC曲线常用的R包，但是这个包在使用时需要注意，下次再说。...结果中的C就是C-Statistic。...使用survival包自带的lung数据集进行演示。

1.3K3 0

受试者工作特性曲线 (ROC) 的原理及绘制方式

(仅使用 roc 不想看可以跳过)。...很显然，Cut-off 指在该值时可得到最大的尤登指数。这个点是按约登指数计算出来的具有最佳性能的阈值点，也就是尽可能增大灵敏度和特异度的点。截断值是在模型生成过程中使用的数值，不是评价模型的数值。...## 使用pROC包的aSAH数据，其中outcome列是结果变量，1代表Good，2代表Poorlibrary(pROC)data(aSAH)dim(aSAH)str(aSAH)## 计算AUC及可信区间...res <- pROC::roc(aSAH$outcome,aSAH$s100b,ci=T,auc=T)res## 显示最佳截点，比如AUC最大的点plot(res, legacy.axes =...点击率预估模型中的 AUC 与 gAUC（grouped AUC）6所谓 grouped AUC 就是多组 roc, 那么 roc 作为一个二分类模型如何应用在多分类问题呢？

3802 0

【Lesson1】R 机器学习流程及案例实现

在看完本文以后，让你们能够对机器学习模型有一个基本认识，然后根据现有数据去构建一个机器学习模型及其需要的步骤与预期结果，最后可以对自己的进行操作练习与实现。...gbm模型主要涉及三个参数，可以把参数放入gird，然后一个一个测试，得出每个参数对应调节下的AUC值，根据最大的AUC，选择对应的模型参数。当然如果不设置grid，train会自动选择最适参数。...变量重要性与解释这里显示， "insulin" "glucose" 与 "mass" 对模型结果影响较大。具体怎么样的影响需要借助于边际效应的关系。...可以看出AUC最大的为gbm模型0.8739。...# ROC # Build custom AUC function to extract AUC # from the caret model object library(pROC) test_roc

8533 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭