Как рассчитать RO C в ROCit? - PullRequest
Новая
       37

Как рассчитать RO C в ROCit?

0 голосов
/ 17 апреля 2020

Я хотел использовать ROCit для создания кривых RO C. Могу ли я изменить направление для вычисления кривой RO C (высокие значения связаны со здоровьем)?

1 Ответ

0 голосов
/ 17 апреля 2020 
install.packages("ROCit")
require(ROCit)

Поскольку в этом вопросе нет примера, я начну с примера из документов ?rocit и, пожалуйста, дайте мне знать, если я неверно истолковал ваш вопрос. 

# Load some example data
data("Diabetes")

# Calculate some ROC/validation data
roc_empirical <- rocit(score = Diabetes$chol, class = Diabetes$dtest,
                       negref = "-") # default method empirical
roc_binormal <- rocit(score = Diabetes$chol, class = Diabetes$dtest,
                      negref = "-", method = "bin")

# Summarize and plot the results 
summary(roc_empirical) #60/329
summary(roc_binormal) 
plot(roc_empirical)
plot(roc_binormal, col = c("#00BA37", "#F8766D"),
     legend = FALSE, YIndex = FALSE)

Мы можем посмотреть на вывод summary(roc_empirical) для базовой линии: 

 Empirical ROC curve                  
 Number of postive responses :  60    
 Number of negative responses :  329  
 Area under curve :  0.652684903748734

Теперь, если я понимаю (?), Вы просто хотите изменить значение / направление контрольное значение, которое в данном случае равно Diabetes$dtest?

. Мы можем использовать аргумент negref, чтобы выполнить sh this: 

roc_empirical <- rocit(score = Diabetes$chol, class = Diabetes$dtest,
                       negref = "+") # default method empirical
roc_binormal <- rocit(score = Diabetes$chol, class = Diabetes$dtest,
                      negref = "+", method = "bin")

summary(roc_empirical)
summary(roc_binormal) 
plot(roc_empirical)
plot(roc_binormal, col = c("#00BA37", "#F8766D"),
     legend = FALSE, YIndex = FALSE)

, и мы можем сравнить результаты summary(roc_empirical) с тем, что мы ранее видели, что он «перевернут»: 

 Empirical ROC curve                  
 Number of postive responses :  329   
 Number of negative responses :  60   
 Area under curve :  0.353850050658561

Конечно, вы могли бы также перекодировать этот столбец.

Это все, что вам нужно?

...