У меня есть вопрос о графике ROC curve для моей модели, в которой log of odds имеет значение response.Например:
model<-lm((ln(y/1-y)~Temp+RH+DmaxT, data=fit) #'y' is a proportion
Предсказанный ответ был получен для нового набора данных:
Predicted_model<-predict(model, newdata, type = 'response')
Предсказанные значения были преобразованы обратно для получения значений в пропорции
Iу меня есть новые наблюдения в пропорции, и я использовал 0.05 предельное значение для представления контроля (<0,05) и случаев (> 0,05)
newdata$observed<-ifelse(newdata$observed > 0.05, "cases", "controls")
Я построил кривую ROC, используя следующую формулу
roc(newdata$observed, predicted_model_backtrans, legacy.axes = TRUE, plot = TRUE, print.auc = TRUE)
С этой формулой я получил AUC значение 1, и график отличается от ожидаемого.Я не мог понять, что было бы лучшим способом создать ROC curve для моей модели.Буду признателен за любую помощь.
Я также попытался создать кривую ROC, где я изменил наблюдаемую и предсказанную пропорцию на бинарные характеристики (контроль (<0.05) и случаи (>0.05)), что дало мне прямую кривуюа не гладкий.