plot - 使用 pROC 包的特异性/敏感性与截止点

Question

我需要绘制下图，以便为逻辑回归模型选择最佳阈值。

但是我不能使用在我所做的许多研究中使用的包（epi 和 roc）。我确实有包 pROC。反正有没有使用这个包来绘制图表。另外我还能如何选择最佳阈值？仅使用 ROC 曲线如何工作？

Answer 1

如果您使用的是 pROC 包，第一步是提取曲线的坐标。例如：

library(pROC)
data(aSAH)
myroc <- roc(aSAH$outcome, aSAH$ndka)
mycoords <- coords(myroc, "all")

一旦你有了它，你就可以绘制任何你喜欢的东西。这应该有点接近你的例子。

plot(mycoords["threshold",], mycoords["specificity",], type="l", 
     col="red", xlab="Cutoff", ylab="Performance")
lines(mycoords["threshold",], mycoords["sensitivity",], type="l", 
      col="blue")
legend(100, 0.4, c("Specificity", "Sensitivity"), 
       col=c("red", "blue"), lty=1)

选择“最佳”切割点与首先定义最佳切割点一样困难。这在很大程度上取决于上下文和您的应用程序。一个常见的捷径是使用约登指数，它只是具有最大值（特异性 + 灵敏度）的截止点。再次使用 pROC：

best.coords <- coords(myroc, "best", best.method="youden")
abline(v=best.coords["threshold"], lty=2, col="grey")
abline(h=best.coords["specificity"], lty=2, col="red")
abline(h=best.coords["sensitivity"], lty=2, col="blue")

使用 pROC，您可以更改“最佳”阈值的标准。请参阅?coords帮助页面和best.method和best.weights参数以快速调整它。您可能想查看OptimalCutpoints 包，了解更高级的方法来选择您自己的最优值。

输出图应如下所示：