【原】R语言画ROC曲线总结

原文链接：http:///?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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

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我使用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。 

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

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# 为单个预测绘制ROC曲线，并对曲线进行着色。
data(ROCR.simple)df <- data.frame(ROCR.simple)pred <- prediction(df$predictions, df$labels)perf <- performance(pred,"tpr","fpr")plot(perf,colorize=TRUE)

2010

 pROC在图中绘制曲线下面积（AUC）的置信区间非常容易。

2014年

roc.curve()函数会绘制出干净整齐的ROC曲线 。

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