r語言ROC曲線及其應用

一、r語言ROC曲線解讀

ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）主要用於分類模型中判斷模型預測效果的準確性。ROC曲線的X軸是False Positive Rate（FPR），代表將負樣本預測為正樣本的概率，Y軸是True Positive Rate（TPR），代表將正樣本預測為正樣本的概率。

在ROC曲線中，曲線越接近左上角，說明模型的預測準確率越高。

二、r語言ROC曲線代碼

# 加載相關包
library(pROC)
library(ggplot2)

# 生成模擬數據
set.seed(123)
predict <- runif(1000) # 模擬預測結果
label <- factor(sample(c(0, 1), 1000, replace = TRUE), levels = c(1, 0)) # 模擬真實標籤

# 計算 ROC 曲線、AUC
roc_obj <- roc(label, predict)
auc <- auc(roc_obj)

# 繪製 ROC 曲線
ggroc(roc_obj, aes(color = "ROC")) + labs(title = "ROC Curve", subtitle = paste("AUC =", round(auc, 2)))

三、r語言ROC曲線最優值

在ROC曲線上，最優點就是曲線最靠近左上角的點。我們可以通過 R 代碼獲取最優點的坐標及其對應的 FPR 和 TPR：

# 加載相關包
library(pROC)

# 生成模擬數據
set.seed(123)
predict <- runif(1000) # 模擬預測結果
label <- factor(sample(c(0, 1), 1000, replace = TRUE), levels = c(1, 0)) # 模擬真實標籤

# 計算 ROC 曲線
roc_obj <- roc(label, predict)

# 獲取最優點（曲線最靠近左上角的點）
coords <- coords(roc_obj, "best")

# 輸出最優點的信息
cat("最優點坐標：(", coords[1], ",", coords[2], ")\n")
cat("最優點FPR：", coords[1], "\n")
cat("最優點TPR：", coords[2], "\n")

四、r語言ROC曲線怎麼繪製

我們可以使用 pROC 包提供的 roc() 函數計算 ROC 曲線，再使用 ggplot2 包的 ggroc() 函數繪製 ROC 曲線。

接下來我們將通過一組手寫數字識別模型的預測結果來演示如何繪製 ROC 曲線：

# 加載相關包
library(pROC)
library(ggplot2)

# 讀入手寫數字識別模型的預測結果和真實標籤
predictions <- readRDS("predictions.rds") # 預測結果
labels <- readRDS("labels.rds") # 真實標籤

# 轉換數據類型
predictions <- as.numeric(predictions)
labels <- as.factor(as.character(labels))

# 計算 ROC 曲線和 AUC
roc_obj <- roc(labels, predictions)
auc <- auc(roc_obj)

# 繪製 ROC 曲線
plot_roc <- ggroc(roc_obj, aes(color = "手寫數字識別模型 ROC 曲線")) + 
  labs(title = "手寫數字識別模型 ROC 曲線", subtitle = paste("AUC =", round(auc, 3)))
plot_roc

五、r語言ROC曲線敏感性分析

ROC 曲線通常用於評價分類模型的性能，但是在一些特殊的情況下，我們需要進行敏感性分析。

比如，我們需要確定在一個設置不當的閾值下，模型預測可能會出現怎樣的錯誤，並據此進行改進。我們可以使用 R 的 pROC 包進行敏感性分析，具體方法如下：

# 加載相關包
library(pROC)

# 讀入模擬數據
data(aSAH)

# 將標籤數據轉化為因子型數據
aSAH$outcome <- factor(aSAH$outcome)

# 計算 ROC 曲線
roc_obj <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b)

# 指定特定閾值進行敏感性分析
roc_data <- sensitivity(roc_obj, specificities = c(0.9, 0.95, 0.99))

# 輸出跟當前閾值相關的信息
roc_data

六、r語言ROC曲線代碼解釋

以下 R 代碼可用於計算和繪製 ROC 曲線。代碼主要包括了模擬數據的生成、ROC 曲線和 AUC 的計算，以及 ROC 曲線的繪製。該代碼可用於練習和理解ROC曲線的實現過程。

# 加載相關包
library(pROC)
library(ggplot2)

# 生成模擬數據
set.seed(123)
predict <- runif(1000) # 模擬預測結果
label <- factor(sample(c(0, 1), 1000, replace = TRUE), levels = c(1, 0)) # 模擬真實標籤

# 計算 ROC 曲線、AUC
roc_obj <- roc(label, predict)
auc <- auc(roc_obj)

# 繪製 ROC 曲線
ggroc(roc_obj, aes(color = "ROC")) + labs(title = "ROC Curve", subtitle = paste("AUC =", round(auc, 2)))

七、r語言ROC曲線坐標軸

在 R 中，我們可以通過調整 ROC 曲線的坐標軸來更好地顯示曲線的細節。

以下 R 代碼中，我們將 X 軸和 Y 軸的範圍限制為0到1，使得 ROC 曲線始終位於矩形內部。

# 加載相關包
library(pROC)
library(ggplot2)

# 生成模擬數據
set.seed(123)
predict <- runif(1000) # 模擬預測結果
label <- factor(sample(c(0, 1), 1000, replace = TRUE), levels = c(1, 0)) # 模擬真實標籤

# 計算 ROC 曲線、AUC
roc_obj <- roc(label, predict)
auc <- auc(roc_obj)

# 繪製 ROC 曲線
ggroc(roc_obj, aes(color = "ROC")) + labs(title = "ROC Curve", subtitle = paste("AUC =", round(auc, 2))) + 
coord_cartesian(xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1))

八、r語言ROC曲線置信區間

在使用 ROC 曲線評估模型性能時，我們也希望知道模型準確率的置信區間。pROC 包提供了 ci() 函數，可以計算 ROC 曲線的置信區間。以下是一個計算置信區間的 R 代碼：

# 加載相關包
library(pROC)

# 讀入模擬數據
set.seed(123)
predict <- runif(1000) # 模擬預測結果
label <- factor(sample(c(0, 1), 1000, replace = TRUE), levels = c(1, 0)) # 模擬真實標籤

# 計算 ROC 曲線和 AUC
roc_obj <- roc(label, predict)
auc <- auc(roc_obj)

# 計算 ROC 曲線的置信區間
ci_obj <- ci(roc_obj)

# 輸出 AUC 的置信區間
print(ci_obj)

九、r語言ROC曲線怎麼看截斷值

在 R 中，我們可以使用 coords() 函數來計算和輸出指定 FPR 或 TPR 對應的閾值。

以下是一個計算 ROC 曲線截斷值的 R 代碼：

# 加載相關包
library(pROC)

# 讀入模擬數據
set.seed(123)
predict <- runif(1000) # 模擬預測結果
label <- factor(sample(c(0, 1), 1000, replace = TRUE), levels = c(1, 0)) # 模擬真實標籤

# 計算 ROC 曲線
roc_obj <- roc(label, predict)

# 獲取指定 TPR 或 FPR 對應的截斷值
coords(roc_obj, x = "specificities", input = 0.90)
coords(roc_obj, x = "sensitivities", input = 0.90)