问题标签 [proc-r-package]
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proc-r-package - 我可以使用响应率而不是原始数据作为 ROC 的输入吗？
我只有不同标准级别的响应率的汇总统计数据，而不是原始数据。pROC 是否可以将响应率作为输入来创建 ROC 曲线并进行引导？
r - pROC 中值敏感度与手动敏感度计算 - 不同的结果
从混淆矩阵中手动计算灵敏度，得到值0.853。
- 总氮 = 16
- FP = 7
- FN = 5
- TP = 29
pROC 的输出不同（中位数 = 0.8235）。
这是自举方法的结果吗？因为是中位数？
r - 为什么 pROC Package 不同功能计算的 95%CI 值不一样？
我正在使用 pROC 包来计算特异性值和“最佳”阈值的 95%CI，我的程序代码如下
我通过函数 ci.coords 得到的值是：
通过函数 ci.thresholds 的值是：
当thresholds为0.205时，specificity的值为0.8056(ci.thresholds(myroc, thresholds = "best"))，但是通过ci.coords(myroc, x = "best", ret = c("specificity" )) 为 0.8194，此时阈值为 0.245。为什么不同函数得到的阈值不一样？
然后，通过 ci.coords(myroc, x = "best", ret = c("specificity")) 得到的特异性值为0.8194，95%CI为0.6806-0.9861，但通过ci.thresholds得到的值(myroc) 为 0.8194， 95%CI: 0.7222-0.9028。
更新：
coords 和 ci.coords 的特异性分别为 0.8055556 和 0.8194，上面还有一些其他不同的结果。
r - 在 pROC 中使用 ROC 曲线打印的 AUC 的小数限制
我已经成功地在同一个图中创建了一个包含不同预测模型的多条 ROC 曲线的图，并且 AUC 和 CI 的数值很好地印在了侧面。
然而，我的项目用三位小数打印这些是没有意义的，而是我需要带有两位小数的四舍五入版本，我无法说服 Rstudio 以这种方式打印它......
（为了澄清，它说AUC: 0.708 (0.661-0.754)我需要它是 0.71（0.66-0.75））。
我试过：
返回调用（起初似乎成功）：
而不是创建一个新的情节，它会返回（如果我滚动浏览我的情节并返回到不工作的情节，则会再次打印相同的消息）：
r - How to draw multiple roc curves with confidence interval in pROC?
This code can draw a roc curve with confidence interval:
and this code can draw multiple roc curves together
but I cant combined them together:
it will return an error:
r - 在 pROC 中，如何在平滑的 ROC 曲线下获得保留集的可能性？
我正在尝试使用交叉验证找到最佳的 ROC 平滑参数，即将 ROC 曲线拟合到 60% 的数据，然后使用平滑的 pdf 来获得保留数据点的可能性。有没有办法访问拟合函数（TPR 和 FPR 的密度估计和副法线模型）以计算保持点的 pdf？还是有其他内置方法？
我正在运行基本的内置示例，在这里我们可以在训练拆分上生成一些平滑的 ROC：
问题是，我们如何评估测试点处拟合的正负 PDF？是否可以访问底层功能？我只能看到敏感性/特异性，但阈值不可用。理想情况下，会有一个类似的函数evaluate(roc.density, 'sen', 1.0)来评估该位置的拟合灵敏度。
r - roc.default 预测器中的错误必须是数字或有序的
我正在尝试获取我在测试数据集上获得的模型的 ROC 曲线。
然而得到一个错误：
我遵循了以下答案，但没有成功。
几个月前，我在此链接上由其他人发布了一个类似的示例：
表中的错误（数据，参考，dnn = dnn，...）：在 R 中使用插入符号运行混淆矩阵时，所有参数必须具有相同的长度
但是，为了重现性，我以“stupidWolf”为例并在此处发布，因为我以前对他的回答有疑问。然而，当试图获得我的 ROC 曲线时，又遇到了另一个问题。
并得到错误：
r - 使用列联表作为 pROC 包的输入
对于 pROC 包。我想知道如何使用 2x2 列联表 (TP/TN/FP/FN) 而不是预测器/响应输入。
r - R：如何为缺少值的逻辑回归模型绘制 ROC
我有一个逻辑回归模型，我想绘制 ROC 曲线。所有变量都有一些缺失的数据。这是摘要：
该模型似乎有效：
但是当我尝试计算 ROC 曲线时，出现错误：
我认为这可能是由于缺少数据，我尝试添加 na.action = na.exclude 选项，但问题仍然存在：
我也尝试使用 lrm 而不是 glm，但仍然无法正常工作：
以下是前 20 个观察结果：
问题是什么？
r - 如何使用 pROC 的 ggroc 将 AUC 添加到多 ROC 图中
我有一个“roc”类（l_rocs）的元素列表，我想用 pROC 包中的 ggroc 绘制它
我现在想为每条曲线添加 AUC。最好的方法是在图例中，但我找不到方法，因为给定的元素是一个列表。
有什么建议吗？