# R语言画ROC代码
## 简介
在机器学习和模式识别领域，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）常用于评估分类模型的性能。在R语言中，我们可以使用一些库和函数来绘制ROC曲线。本文将介绍实现ROC曲线的步骤，并提供相应的代码和注释。
## 流程
下面是实现ROC曲线的一般步骤：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| --- | ---
原创
2023-08-01 12:19:33
243阅读
用于计算数据中行的和及列的和。001、dat <- data.frame(a = c(3, 8, 2, 1),
b = c(8, 4, 2, 6),
c = c(2, 7, 6, 9)) ## 测试书
dat
rowSums(dat)
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2023-05-28 15:41:28
215阅读
在本文中，我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包，并重点介绍了六个有用的包。
原创
2021-05-12 14:07:07
3137阅读
R版本：3.6.1rpart()：建立分类回归树rpart.plot():可视化分类回归树rpart.control()：设置分类回归树的参数printcp()：查看复杂度参数CPplotcp()：可视化复杂度参数CPprune()：得到决策树的修剪子树bagging()：利用袋装技术建立组合预测模型predict.bagging()：进行组合预测boosting()：利用推进技术建立组合预测模型
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2023-09-14 14:07:45
645阅读
在本文中，我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包，并重点介绍了六个有用的包。
原创
2021-05-19 23:45:04
3228阅读
在讨论ROC曲线之前，首先让我们在逻辑回归的背景下考虑校准和区分之间的区别。 良好的校准是不够的对于模型协变量的给定值，我们可以获得预测的概率。如果观察到的风险与预测的风险（概率）相匹配，则称该模型已被很好地校准。也就是说，如果我们要分配一组值的大量观察结果，这些观察结果的比例应该接近20％。如果观察到的比例是80％，我们可能会同意该模型表现不佳 - 这低估了这些观察的风险。 我们是否应满足于使用
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2024-06-14 19:40:37
172阅读
最近我们被客户要求撰写关于ROC的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文将使用一个小数据说明ROC曲线，其中n = 10个观测值，两个连续变量x_1和x_2，以及二元变量y∈{0,1}。我们可以表示平面（x_1，x_2）中的点，并且对y∈{0,1}中的y 使用不同的颜色。df = data.frame(x1=x1,x2=x2,y=as.factor(y))
plot(x1,x2,col=c("re
1.什么是ROC曲线？ROC曲线反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，用于二分类。**AUC：**根据曲线位置，把整个图划分成了两部分，曲线下方部分的面积被称为 AUC（Area Under Curve），用来表示预测准确性，AUC 值越高，也就是曲线下方面积越大，说明预测准确率越高。曲线越接近左上角，预测准确率越高。临界点cut off point：ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为最佳临界
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2023-06-15 05:47:55
418阅读
前言：以前使用Matlab绘制ROC曲线常常是工具箱有就画，没有就不画，而且在想画的时候工具箱恰恰就没有，很纳闷。然后无意间发现了一篇用R语言绘制ROC曲线的文章，赶紧学了并分享出来，以备不时之需。先通过一个例子来讲解一下参数的作用，使用的数据是大名鼎鼎的Iris数据集，R语言自带。1.数据处理第一步当然得处理一下数据。默认的Iris数据集有三类鸢尾花，我目前的理解是只有二分类才画的出ROC曲线，
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2023-08-30 23:44:47
677阅读
在第四十九讲中，我们为大家介绍了分类预测模型及诊断性试验性能指标的理论知识及相关计算方法。但是，细心的朋友可能会发现，我们在之前的实例中，在选择抑郁评分切点定义自杀高位人群时，我们选择了6，但是6真的是最好的切点吗？如何选择最好的切点呢？我们就需要用到ROC曲线来帮助大家找到最好的诊断切点，用以定义诊断试验／预测模型的最佳状态。1. ROC曲线ROC曲线（receiver operatin
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2023-11-21 11:07:33
237阅读
ROC曲线也叫受试者工作曲线，原来用在军事雷达中，后面广泛应用于医学统计中。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)，以真阳性率(灵敏度)为纵坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。 ROC曲线主要应用于二分类结局，比如是否死亡，疾病诊断，肿瘤复发等等，可以用于自变量为连续变量的截点判定。 可以做ROC曲线的软件很多，如SPSS,R语言，Stata, SAS等等，既往我们已
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2023-09-12 17:22:21
376阅读
ROC曲线也叫受试者工作曲线，原来用在军事雷达中，后面广泛应用于医学统计中。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)，以真阳性率(灵敏度)为纵坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。ROC曲线主要应用于二分类结局，比如是否死亡，疾病诊断，肿瘤复发等等，可以用于自变量为连续变量的截点判定。 既往我们已经介绍了R语言基于ggplot和pROC包绘制多条ROC曲线，但是在我们实际
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2023-09-11 12:36:05
226阅读
在数据科学与机器学习领域，R语言的“接收者操作特征曲线”（ROC曲线）是一种评估分类模型性能的工具。在这篇博文中，我将与大家分享如何在R语言环境中实现ROC曲线的绘制，并对整个流程进行详细的步骤解析，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。希望通过这个轻松的复盘记录，让你对R语言中的ROC曲线有一个全面的了解。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保安装好必要的R软
一：关于P-R曲线： 1:1：何为P-R曲线： P为precision即精准率（查准率），R为recall即召回率，所以P-R曲线是反映了准确率与召回率之间的关系。一般横坐标为recall，纵坐标为precision。P-R曲线 1.2：P-R曲线作用： PR
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2023-11-08 20:51:06
474阅读
目录一,P-R曲线二,AP( 等价于
A
U
C
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2024-01-02 12:36:05
487阅读
如果没有时间精力学习代码，推荐了解：零代码数据挖掘课程介绍其它用于ROC绘制的R包library(tidyverse) # for data manipulation
library(pkgsearch) # for searching packages找与ROC相关的包该包会提供一系列关于感兴趣主题的R包，包括他们的评分，作者，连接等等ps函数等价于pkg_searchsize:定义返回结果数量
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2023-10-25 21:59:25
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# 使用R语言实现Bootstrap ROC曲线分析
在数据科学和机器学习中，ROC（接收者操作特征）曲线是一种非常有效的工具，可以用来评估分类模型的表现。然而，评价模型的稳定性和可靠性也同样重要。这时，Bootstrap技术可以帮助我们使用重复抽样的方法来评估ROC曲线的性能。在这篇文章中，我们将系统地学习如何在R语言中使用Bootstrap进行ROC分析。
## 流程概览
下面是实现“R
本节书摘来华章计算机出版社《R的极客理想——高级开发篇 A》一书中的第2章，第2.3节，作者：张丹 2.3 二条均线打天下问题如何用R语言编写金融算法模型？引言移动平均线（MA）是股市中最常用的一种技术分析方法，用来在大行情的波动段找到有效的交易信号。移动平均线不仅简单，而且有效，对股市操作具有神奇的指导作用。据金融从业人员说，均线模型有效地打败了大部分的主观策略，是炒股、炒期货的必备基本工具。那
之前的推文中介绍了ROC曲线的本质以及两面性： ROC阳性结果还是阴性结果？并详细介绍了如何手动计算真阳性率/假阳性率，以及怎样计算多个，并把点连接成线，变成ROC曲线：ROC曲线纯手工绘制这些现在都有成熟的R包可以帮我们搞定，不需要我们手动计算。不过这些包在计算AUC时，默认是计算阳性结果的AUC，这在实际情况中有时会遇到问题，大家在使用时最好手动指定，到底是计算谁的AUC，关于ROC
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2023-11-15 15:47:56
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绘制ROC曲线及P-R曲线描述ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）以假正率（FPR）为X轴、真正率（TPR）为y轴。曲线越靠左上方说明模型性能越好，反之越差。ROC曲线下方的面积叫做AUC(曲线下面积)，其值越大模型性能越好。P-R曲线（精确率-召回率曲线）以召回率(Recall)为X轴，精确率(Precision)为y轴，直观反映二者的关系
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2023-08-21 12:57:15
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