r - 使用 ROCR 计算最大灵敏度与特异性的临界值

Question

我正在尝试计算最大灵敏度与特异性的截止点。我正在使用 ROCR 包，并且我设法绘制了图形灵敏度与特异性。但是，我不知道如何计算最大灵敏度与特异性的截止点。理想我想在图表中有一个标签，显示该点的截断和坐标。但是，任何解决这个问题的建议都将不胜感激。

pred <- prediction( ROCR.simple$hello, ROCR.simple$labels)
ss <- performance(pred, "sens", "spec")
plot(ss)

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“最大化灵敏度与特异性”并不是很精确，因为您在 ROC 曲线的每个点上都在权衡这些数量。为了更准确，我假设您正在尝试最大化这两个值的总和。让我们看看你的例子，它使用ROCR.simple：

library(ROCR)
data(ROCR.simple)
pred <- prediction(ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels)
ss <- performance(pred, "sens", "spec")
plot(ss)

您可以通过以下方法确定产生最高灵敏度和特异性的截止值：

ss@alpha.values[[1]][which.max(ss@x.values[[1]]+ss@y.values[[1]])]
# [1] 0.5014893
max(ss@x.values[[1]]+ss@y.values[[1]])
# [1] 1.69993

在这种情况下，当您在预测概率超过 0.501 时预测阳性结果并在预测概率不超过 0.501 时预测阴性结果时，可以获得最高的灵敏度和特异性。这产生了 1.7 的灵敏度加特异性值。

当然，这可以通过更改which.max调用内部的表达式来扩展到其他功能的敏感性和特异性。

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