• 设为首页
  • 点击收藏
  • 手机版
    手机扫一扫访问
    迪恩网络手机版
  • 关注官方公众号
    微信扫一扫关注
    迪恩网络公众号

拓端tecdat|R语言画ROC曲线总结

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

 

原文链接:http://tecdat.cn/?p=10963

 

 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。

尽管我从一些我想谈论的软件包开始就有了一些想法,例如ROCRpROC(我在过去发现它们很有用),但我还是决定使用 相对较新的软件包pkgsearch来搜索CRAN并查看其中的内容。该package_search()函数将文本字符串作为输入,并使用基本的文本挖掘技术来搜索所有CRAN。 

library(tidyverse)  # for data manipulation
library(dlstats)    # for package download stats
library(pkgsearch)  # for searching packages

经过一番尝试和错误之后,我确定了以下查询,其中包括许多与ROC相关的有趣软件包。

rocPkg <-  pkg_search(query="ROC",size=200)

 

rocPkgShort <- rocPkg %>% 
               filter(maintainer_name != "ORPHANED", score > 190) %>%
               select(score, package, downloads_last_month) %>%
               arrange(desc(downloads_last_month))
head(rocPkgShort)
 
## # A tibble: 6 x 3
##   score package  downloads_last_month
##   <dbl> <chr>                   <int>
## 1  690. ROCR                    56356
## 2 7938. pROC                    39584
## 3 1328. PRROC                    9058
## 4  833. sROC                     4236
## 5  266. hmeasure                 1946
## 6 1021. plotROC                  1672

为了完成选择过程,我做了艰苦的工作,浏览软件包的文档,以挑选出我认为通常对大多数数据科学家有用的内容。下图使用了Guangchuang Yu的dlstats软件包,查看我选择分析的六个软件包的下载历史记录。

library(dlstats)
shortList <- c("pROC","precrec","ROCit", "PRROC","ROCR","plotROC")
downloads <- cran_stats(shortList)
ggplot(downloads, aes(end, downloads, group=package, color=package)) +
  geom_line() + geom_point(aes(shape=package)) +
  scale_y_continuous(trans = 'log2')

 

2005年

 

以下代码ROCR使用包装随附的综合数据集设置并绘制默认的ROC曲线。在整个文章中,我将使用相同的数据集。

library(ROCR)
## Loading required package: gplots
## 
## Attaching package: 'gplots'
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     lowess
# plot a ROC curve for a single prediction run
# and color the curve according to cutoff.
data(ROCR.simple)
df <- data.frame(ROCR.simple)
pred <- prediction(df$predictions, df$labels)
perf <- performance(pred,"tpr","fpr")
plot(perf,colorize=TRUE)
## Loading required package: gplots
## 
## Attaching package: 'gplots'
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     lowess

 

2010

 pROC也受到数据科学家的欢迎。我喜欢AUC在图中绘制曲线下面积的置信区间非常容易。

 

 

2014年

 该roc.curve()函数 会绘制出干净整齐的ROC曲线 。

 

2014年

该软件包提供了许多功能丰富的ggplot()几何图形 。 

 

 2015年

precrec 是另一个用于绘制ROC和精确调用曲线的库。

## 
## Attaching package: 'precrec'
## The following object is masked from 'package:pROC':
## 
##     auc

 

evalmod()函数的参数选项使生成各种模型特征的基本图变得容易。

 

2019

ROCit是一个用于绘制ROC曲线和其他二进制分类可视化效果的新程序包 ,并且正在迅速普及。 

## Warning: package 'ROCit' was built under R version 3.5.2

 

 下图显示了正响应和负响应的累积密度。KS统计数据显示两条曲线之间的最大距离。

ksplot(ROCit_obj)

 

 

 

 


鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋
该文章已有0人参与评论

请发表评论

全部评论

专题导读
上一篇:
R语言分析实战——第一章 R编程基础发布时间:2022-07-18
下一篇:
R语言学习——根据信息熵建决策树KD3发布时间:2022-07-18
热门推荐
热门话题
阅读排行榜

扫描微信二维码

查看手机版网站

随时了解更新最新资讯

139-2527-9053

在线客服(服务时间 9:00~18:00)

在线QQ客服
地址:深圳市南山区西丽大学城创智工业园
电邮:jeky_zhao#qq.com
移动电话:139-2527-9053

Powered by 互联科技 X3.4© 2001-2213 极客世界.|Sitemap