注释test2 <- as.data.frame(test[, cols]) colnames(test2) <- colnames(learn2[-ncol(learn2)]) test_predict <- as.vector(predict(z, test2)$x) test_predict <- rev * test_predict poly_func <- get_fisher_poly_func(a, cnames, b) Y <- learn[, ncol(learn)] mroc <- roc(Y, model_predict, plot = F, main = main, direction = "<", levels = c(0L, 1L) ) auc <- as.numeric(split(mroc$auc, "curve: ")[1]) thre_opt <- coords(mroc, "best", ret = c("threshold"), transpose = TRUE)[1] coords <- coords(mroc, thre_opt, "threshold", ret = c( "sensitivity", "specificity", "accuracy", "ppv", "npv" ), transpose = TRUE ) model_sens <- format(coords[1], digits = 4) model_spec <- format(coords[2], digits = 4) model_accu <- format(coords[3], digits = 4) model_ppv <- format(coords[4], digits = 4) model_npv <- format(coords[5], digits = 4) model_auc <- format(auc, digits = 4) Y <- test[, ncol(test)] mroc <- roc(Y, test_predict, plot = F, main = main, direction = "<", levels = c(0L, 1L) ) auc <- as.numeric(split(mroc$auc, "curve: ")[1]) coords <- coords(mroc, thre_opt, "threshold", ret = c( "sensitivity", "specificity", "accuracy", "ppv", "npv" ), transpose = TRUE )

这段代码看起来是在进行机器学习模型的评估，其中使用了ROC曲线和AUC指标来评估模型的性能。首先，使用了测试集数据test来进行预测，并计算了预测结果的AUC值。然后，从ROC曲线上获取了最佳阈值，并计算了在该阈值下的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值和阴性预测值等指标。最后，将这些指标的值进行格式化，并保存在model_sens、model_spec、model_accu、model_ppv和model_npv变量中，同时将AUC值格式化后保存在model_auc变量中。

相关问题

# 根据t值进行排名 t_values <- c(ta1,ta2,ta3,ta4,ta5) ranking <- rank(c(ta1, ta2, ta3,ta4,ta5), ties.method = "max") print(ranking) # 创建与排名相同列数的数据框 n <- length(ranking) ranking_df <- as.data.frame(matrix(rep(ranking, length.out = n), nrow = 1, ncol = n)) # 检查列数是否一致 if (ncol(rankings) != ncol(ranking_df)) { # 如果列数不一致，则添加相应数量的空列到rankings diff_cols <- ncol(ranking_df) - ncol(rankings) for (i in 1:diff_cols) { rankings[[paste0("col", i)]] <- NA } } # 将排名添加到数据框中 rankings <- rbind(rankings, ranking_df) print(rankings) n <- length(ranking) ranking_df <- as.data.frame(matrix(rep(ranking, length.out = n), nrow = 1, ncol = n)) # 将排名添加到数据框中 rankings <- rbind(rankings, ranking_df) print(rankings)

根据你提供的代码，你想根据t值进行排名，并将排名添加到数据框中。你已经对排名部分的代码进行了正确的修改。

然而，在你的代码中，存在一些重复的部分。在添加排名到数据框之前，你不需要再次创建 `ranking_df` 和检查列数是否一致。

下面是一个修改后的代码示例：

# 创建空数据框
rankings <- data.frame()

# 根据t值进行排名
t_values <- c(ta1, ta2, ta3, ta4, ta5)
ranking <- rank(t_values, ties.method = "max")
print(ranking)

# 将排名添加到数据框中
ranking_df <- as.data.frame(matrix(ranking, nrow = 1))
rankings <- rbind(rankings, ranking_df)
print(rankings)

在这个修改后的代码中，我只保留了排名部分的代码，并进行了适当的调整。首先，我使用 `rank()` 函数计算了 `t_values` 的排名，并将结果存储在 `ranking` 中。然后，我将 `ranking` 转换为一个只有一行的数据框，并将其添加到 `rankings` 数据框中。

希望这次修改能够解决你的问题。如果还有其他问题，请随时提问。

解释这行代码res_df_list <- list() for(i in 1:length(model_obj_list)){ res_pred <- predict(model_obj_list[[i]], inputArr[, variable_cols], type="prob") res_df_list[[i]] <- res_pred[, "1"] } res_df <- as.data.frame(res_df_list) res_score <- rowMeans(res_df) checkDir(dirname(outprefix)) res_AUC_df <- summary_AUC(test_label=test_label, predict_value=res_score, outprefix=outprefix) res <- data.frame(test_label=test_label, predict_value=res_score)

这段代码主要是用来进行模型预测并计算测试数据的AUC值。具体实现步骤如下：

1. 创建一个空列表res_df_list，用于存储每个模型的预测结果。

2. 对于每个模型，使用predict函数对测试数据进行预测，并获取预测结果的第一列（即正样本的概率值），将其存储到res_df_list中。

3. 将res_df_list转换为数据框res_df，每行对应一个测试样本，每列对应一个模型的预测结果。

4. 对于每行数据，计算其对应每个模型的预测结果的平均值，作为该行数据的最终预测得分。

5. 调用summary_AUC函数计算测试数据的AUC值，并将结果存储在res_AUC_df中。

6. 将测试数据的真实标签和预测得分存储到数据框res中，并返回该数据框res。