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在包的roc功能中，pROC我想print.thres用两位十进制数字打印我的特定截止值（参数），因为一个截止值是0.05并且在图中显示为0.0任何建议？

我想知道如何使用 pROC 包来测试给定的 AUC 值在统计上是否与 AUC = 0.5 显着不同。我可以获得置信区间，但我也想报告相关的 p 值。

提前感谢您的时间和帮助！

我正在计算 R 中模型的 AUC。该模型已经过训练以预测两级因子（好/坏）。它已应用于具有三级结果（好/坏/缺失）的数据。我对得分部分很好。我根据每个观察的一组预测变量得到一个概率。

我不明白的部分是当我使用 计算 AUC 时会发生什么roc(data$label, data$score)，因为现在roc$label有 3 个级别（好/坏/缺失），但分数是在只有 2 个级别（好/坏）的数据上训练的。新级别被忽略了吗？我应该从数据中手动排除所有此类观察结果以获得准确的 AUC 测量吗？

我正在使用 pROC 包，我想使用 for 循环计算多个 ROC 曲线图。我的变量是作为字符串包含在向量中的特定列名，我希望 pROC 顺序读取该向量并使用“预测器”字段中似乎接受文本/字符的字符串。但是，我无法正确解析变量，因为我收到了错误：

'predictor' 参数应该是列的名称，可以选择引用。

这是带有 aSAH 数据集的示例代码：

我试图只调用“a”并使用函数 print() 或 get() 没有任何结果。当然，手动编写变量（带或不带引号）是可行的。关于我应该在预测变量字段中使用的变量类型，我是否遗漏了什么？

我将多重逻辑回归称为如下：

当我想通过创建 ROC 曲线来测试模型时，我使用 pROC 包并调用：

但是，这会返回错误：

我认为这是因为该MDRD变量有 3 个缺失值，并且因为我使用它导致的结果比我得到的na.exclude少 3 个step_1$fitted.valuesCD3LR

CD3LR有没有办法只使用对应的值来生成 ROC 曲线step_1$fitted.values？

非常感谢任何帮助！

我在 Rstudio 中为客户流失预测构建了二元逻辑回归。由于该模型使用的数据不平衡，我还包括了权重。然后我尝试通过尝试和错误找到最佳截止值，但是为了完成我的研究，我必须结合 ROC 曲线来找到最佳截止值。下面我提供了用于构建模型的脚本 (fit2)。重量存储在“W”中。这表明错误识别流失者的成本是错误识别非流失者成本的 14 倍。

对于这项研究，我还使用 pROC 包为决策树构建了 ROC 曲线。但是，当然，相同的脚本对于逻辑回归的工作方式不同。我使用下面的脚本为逻辑回归创建了 ROC 曲线。

这导致了下面的 ROC 曲线。

如何从此 ROC 曲线中获得最佳截止？

我有一个多项模型，nnet:multinom由 26 个变量的 5 个类构成：

然后我创建了我的 ROCS：

我绘制的。

为了理解它们，我将它存储为一个对象e并调用对比names(e$roc)来查看我的对比。

这给了我 2 个图，其中 1 个在 > 方向，另一个在 < 方向。

现在。我可以以某种方式在图中绘制每个对比的标题吗？

而且，有没有一种方法可以为每个 ROC 对比度获得曲线 AUC 下的面积？我只在多项式的消息中获得它。没有 PROC 图。我可以获得多项式 ROC，还是它只是一个没有图形表示的构造？

我想知道是否有办法在我的 ROC 图上进一步注释打印的 AUC？

目前，尚不清楚 AUC 在我的图中属于哪条线（下图）。我想添加更多描述，使文本看起来像：

• FI 的 AUC：0.506
• FP 的 AUC：0.468

有没有办法在 pROC::roc() 函数中做到这一点？

这是一个使用测试数据的可生产示例：

对一组数据进行ROC分析后，如何计算p值？使用相同的统计数据，我看到 p 值可以在 SPSS 中输出。示例代码如下：

编辑：

SPSS计算出来的p值是0.000007，但是计算出来的p值verification::roc.area()是0.000022546，是不是和SPSS的计算方法roc.area()不一致？

我正在尝试计算二进制（0,1）与决策树预测的目标变量的 ROC。

当我将预测值设置为二进制时，它给了我以下错误：

当我将预测值设置为概率时，它给了我以下错误：

所以我很困惑我应该为预测设置什么格式以便正确计算 ROC？为什么我的函数显示这些错误？