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我正在尝试绘制随机森林分类的​​ ROC 曲线。绘图有效，但我认为我绘制了错误的数据，因为结果图只有一个点（准确性）。

这是我使用的代码：

set.seed(55)
data.controls <- cforest_unbiased(ntree=100, mtry=3)
data.rf <- cforest(type ~ ., data = dataset ,controls=data.controls) 
pred <- predict(data.rf, type="response")
preds <- prediction(as.numeric(pred), dataset$type)
    perf <- performance(preds,"tpr","fpr")
    performance(preds,"auc")@y.values
    confusionMatrix(pred, dataset$type)

plot(perf,col='red',lwd=3)
abline(a=0,b=1,lwd=2,lty=2,col="gray")
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要绘制接收器操作曲线，您需要移交分类器的连续输出，例如后验概率。也就是说，你需要predict (data.rf, newdata, type = "prob"）。

predicting withtype = "response"已经为您提供了“硬化”因子作为输出。因此，您的工作点已经隐式固定。关于这一点，你的情节是正确的。

旁注：随机森林的袋内预测将高度过度乐观！

于 2013-11-14T12:38:36.950 回答