拓端tecdat|R语言编程指导画ROC曲线总结

R语言画ROC曲线总结

 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​​ROCR​​​和​​pROC​​​（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

该​​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)

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