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我使用插入符号库来计算二元分类问题的类概率和预测,使用 10 倍交叉验证和 5 次重复。

现在我有TRUE(每个数据点的观察值)值、PREDICTED(通过算法)值、0 类概率1 类概率,算法使用这些概率来预测类标签。

现在我如何roc使用ROCR或者pROC库创建一个对象然后计算auc值?

假设我将所有这些值都存储在数据框中predictions。例如predictions$predpredictions$obs分别是预测值和真实值,依此类推...

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由于您没有提供可重现的示例,我假设您有一个二元分类问题,并且您预测ClassGoodBad

predictions <- predict(object=model, test[,predictors], type='prob')

你可以做:

> pROC::roc(ifelse(test[,"Class"] == "Good", 1, 0), predictions[[2]])$auc
# Area under the curve: 0.8905
于 2015-05-05T03:21:26.670 回答