r - 如何在 R 中使用 pROC 或 ROCR 包从预测的类概率计算 ROC 曲线下的面积？

Question

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 类概率和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$pred和predictions$obs分别是预测值和真实值，依此类推...

Answer 1

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Class是Good或Bad。

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