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 ? ?
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)$AUC ## [1] 0.3142857 8.总结 ROC分析时一定要设置结局的阴性参考！
我之前在《分析与可视化ROC——plotROC、pROC》中介绍了两个包 plotROC 和 pROC，那是一年前的事情了，现在我在处理 ROC 曲线时使用的是什么呢？...结果显示了两者的 AUC 一致，这没有问题，我们其实也可以通过 auc 函数拿到结果。...除了 AUC，roc()函数结果还有一个细节： ? 不同的结果存在方向性，我们能修改嘛？...") > auc(rc2) Area under the curve: 0.2686 可以看到 AUC 变成了 1 减去之前的 AUC，这刚好是反向预测的结果。...Area under the curve: 0.7314 比较 ROC pROC 包提供了比较 ROC 的统计检验方法，我们试一试比较 rc 和 rc2，因为它们的 AUC 差异巨大，因此可以提前估计是有显著性差异的
导读：ROC三剑客这三篇文章由一年前的两篇文章和今天写的一篇文章组成，内容涵盖了 ROC 原理解析和计算、两个R包 plotROC 和 pROC 的使用教程。...希望感兴趣的读者修此剑术，保家卫国~~你的剑，就是我的剑！ 在《使用R语言手撕ROC曲线》这篇文章中我讲了ROC曲线的本质以及如何计算和绘制ROC曲线。...使用和修改、美化图形结果。...这里我们唯一需要理清的是d与m映射是什么，现在我们查看下生成的数据框： ? 上述画图只使用到了D与M1，只关注这两列即可。D是一个0-1列，即表示结果的两分类信息，M1是一个数值型数据。...pROC pROC是一个相对plotROC更强大的R包，不同于plotROC基于ggplot2的创建，pROC自身构建了比较完整的ROC分析和绘图体系。
之前的推文中介绍了ROC曲线的本质以及两面性： ROC阳性结果还是阴性结果？...不过这些包在计算AUC时，默认是计算阳性结果的AUC，这在实际情况中有时会遇到问题，大家在使用时最好手动指定，到底是计算谁的AUC，关于ROC的两面性，可以参考上面的推文。...比如我们这个df数据集，其中的tumor这一列是字符型，默认的顺序是：癌症，非癌症，是按照首字母顺序排列的，因此在计算AUC时，默认是计算的非癌症的AUC。...AUC，而不是非癌症）的AUC，所以我建议大家在使用R包计算AUC或者画ROC曲线时，手动指定顺序！...[[1]] ## [1] 0.925 pROC library(pROC) pROC包计算AUC也需要用来预测结果的指标以及真实结果。
使用和修改、美化图形结果。...D是一个0-1列，即表示结果的两分类信息，M1是一个数值型数据。我们可以姑且称d为decision缩写，m为measurement缩写。...pROC pROC是一个相对plotROC更强大的R包，不同于plotROC基于ggplot2的创建，pROC自身构建了比较完整的ROC分析和绘图体系。...pROC 使用 不过相对于plotROC，它的图形绘制更为复杂（样例代码参见https://web.expasy.org/pROC/screenshots.html）。...包最重要几个函数的使用，第一个是plot.roc()，它可以绘制ROC曲线，并返回一个ROC对象，里面包含该曲线的众多有用信息，并为后续的分析做基础，lines.roc()为当前ROC曲线上增添新的ROC
pROC 只能用于二分类数据，不能用于生存数据。 使用pROC包需要注意，一定要指定direction，否则可能会得出错误的结果。...这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！ 使用pROC包的aSAH数据，其中outcome列是结果变量，1代表Good，2代表Poor。...计算AUC及可信区间： res pROC::roc(aSAH$outcome,aSAH$s100b,ci=T,auc=T) ## Setting levels: control = Good, case...和pROC的结果有一点点差别，问题不大。 optimalcutpoints OptimalCutpoints包也是用于二分类数据ROC曲线的最佳截点，不能用于生存数据。...画出来的图也是和pROC一样的： plot(oc_youden) 除此之外，这个包还可以指定协变量，还可以使用最大化敏感度/特异度等指标确定最佳截点，大家可以去查看帮助文档。
ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。...如果你还不太了解关于ROC曲线中的各种指标，请看下面这张图，有你需要的一切（建议保存）： 混淆矩阵 混淆矩阵计算 R语言中有非常多的方法可以实现ROC曲线，但是基本上都是至少需要2列数据，一列是真实结果...，另一列是预测值，有了这两列数据，就可以轻松使用各种方法画出ROC曲线并计算AUC。...这篇文章带大家介绍最常见的并且好用的二分类变量的ROC曲线画法。 方法1 方法2 方法3 方法1 使用pROC包，不过使用这个包需要注意，一定要指定direction，否则可能会得出错误的结果。...这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！ 使用pROC包的aSAH数据，其中outcome列是结果变量，1代表Good，2代表Poor。
导语 GUIDE ╲ 前面我们介绍了一个对有害同义突变预测的方法PrDSM，可以发现，在对模型的分析中，大量的使用ROC对模型进行评估，今天我们就来介绍一下ROC的相关内容和两种ROC绘图方法：pROC...ROC曲线也可以被认为是决策规则的Type I Error 的函数（当性能仅从总体的一个样本中计算时，它可以被认为是这些量的估计值）。因此ROC曲线是敏感度或召回率作为降噪的函数。...②如果预测的结果是p，实际值为n，则称为假阳性(FP)。③当预测结果与实际值均为n时，是真阴性(TN)。④当预测结果为n而实际值为p时，是假阴性(FN)。...④AUC值越大的分类器，正确率越高。 R包介绍 01 R包pROC pROC是一个用于显示、平滑和比较ROC曲线的工具。...提供可以生成用于web使用的交互式ROC曲线图，以及打印版本的功能。plotROC是基于ggplot2绘图的。
置信区间：pROC::roc函数计算AUC的95%置信区间，这是通过使用非参数方法（如自助法）或正态近似方法来实现的。ci = TRUE参数指示函数计算这个置信区间。...统计测试：pROC::roc函数还包括对AUC是否统计显著不同于0.5（即随机猜测）的测试，这可以通过pROC::summary.roc函数获得。...这段R代码定义了一个名为get_ROC_CI的函数，用于计算并汇总不同数据集的ROC曲线分析结果，并最终将结果整合到同一个图形上展示。...将inputdata中相应的列名替换为"Idx"和"Cmp"，以便与pROC::roc函数的要求一致。15-21. 使用pROC::roc函数计算ROC曲线。...再次使用pROC::coords函数，根据最佳阈值获取最佳性能指标，如敏感性、特异性等。35-39. 将AUC和95%置信区间格式化为一个字符串，包含标签、AUC值和CI的上下限。41-47.
1、roc曲线的意义 ROC曲线就是用来判断诊断的正确性，最理想的就是曲线下的面积为1，比较理想的状态就是曲线下的面积在0.8-0.9之间，0.5的话对实验结果没有什么影响。...如图： 2、代码部分 install.packages("pROC") install.packages("ggplot2") library(pROC) library(ggplot2)...","red"),max.auc.polygon=TRUE,auc.polygon.col="skyblue",print.thres=TRUE,reuse.auc=FALSE) #比较两个曲线，pROC...") library("pROC")##roc data(aSAH) roc1roc(myData$label,myData$score) roc2roc(myData2$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:/
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
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。
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) ## $p_values_AUC ## t=0 t=3 ## NA 0.4544231 同时使用多个时间点也是可以的： # riskScore
然而，需要注意的是，这些统计测试假设数据是独立的，且在t检验的情况下，还假设数据是正态分布的。在实际应用中，这些假设可能不成立，因此在解释结果时需要谨慎。...因此，在评估模型性能时，通常需要结合其他指标，如精确率、召回率、F1分数等，来进行全面的评估。 ---- 起码从R的角度来说，箱线图直接到ROC曲线，顺便计算得到AUC值是很容易的。...同样的，我也是让chatGPT做了一下：使用R代码举例一个差异分析，并且绘制ROC曲线和表达量差异箱线图 ---- 以下是一个使用R进行差异分析、绘制ROC曲线和箱线图的示例。...这个示例使用了pROC包进行ROC分析和绘图，使用ggplot2包进行箱线图的绘制。注意，这只是一个示例，实际的分析可能需要根据你的数据和问题进行调整。...曲线 roc_result pROC::roc(data$group, data$expression) # 打印AUC print(paste("AUC:", auc(roc_result)))
ROC曲线是临床中常用的统计分析之一，R中可以绘制ROC曲线的包也有很多，pROC包就是其中的佼佼者。 pROC包可以计算AUC和95%置信区间，可以可视化、平滑和比较ROC曲线。...pROC包中的常用缩写： 缩写 解释 ROC曲线 受试者操作特征曲线 AUC ROC曲线下面积 pAUC 部分ROC曲线下面积 CI 置信区间 SP 特异度specificity SE 灵敏度sensitivity...下面来学习下怎么使用pROC包来可视化ROC曲线的置信区间。...建立拟合曲线 在pROC包中，使用roc()函数来建立ROC对象。默认情况下roc()函数会输出AUC的值。...length # bars刻度线的长度，只在 type=bars 时使用 col # 条形或置信带形状的颜色。
模型预测的结果是得到每一个样本的响应变量取1的概率，为了得到分类结果，需要设定一个阈值p0——当p大于p0时，认为该样本的响应变量为1，否则为0。阈值大小对模型的预测效果有较大影响，需要进一步考虑。...ROC曲线的全称为“接受者操作特性曲线”（receiver operating characteristic），其基本形式为： ROC曲线 当预测效果较好时，ROC曲线凸向左上角的顶点。...ROC曲线下的面积可以定量地评价模型的效果，记作AUC，AUC越大则模型效果越好。...(pred,'tpr','fpr') plot(perf) 还可以使用更加强大的pROC包，它可以方便的比较两个分类器，并且能自动标出最优临界点，图形看起来比较漂亮： install.packages(..."pROC") library(pROC) modelroc=roc(anesthetic$nomove,pre) plot(modelroc,print.auc=TRUE,auc.polygon=TRUE
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$y,pre) plot(modelroc, print.auc
使用lowbirth数据集，这个数据集是关于低出生体重儿是否会死亡的数据集，其中dead这一列是结果变量，0代表死亡，1代表存活，其余列都是预测变量。数据的预处理和之前一样。..., tmp$dead) auc 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。
(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？
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