数据data中Y为无序四分类因变量,已经有真实标签、预测标签,怎样绘制ROC曲线?使横纵坐标为TPR、FPR?请输出R代码。
时间: 2023-06-02 21:08:02 浏览: 27
以下是对应的 R 代码:
```r
# 读取数据
mydata <- read.csv("data.csv")
# 计算真正率和假正率
library(pROC)
roc_data <- roc(mydata$Y, mydata$Predicted)
tpr <- roc_data$tp/(roc_data$tp + roc_data$fn)
fpr <- roc_data$fp/(roc_data$fp + roc_data$tn)
# 绘制ROC曲线
plot(fpr, tpr, type="l",
main="ROC Curve",
xlab="False Positive Rate",
ylab="True Positive Rate")
```
其中,data.csv 是包含真实标签和预测标签的数据文件路径。在代码中,使用了 pROC 包中的 roc 函数来计算真正率和假正率,并且在绘制 ROC 曲线时,使用 plot 函数,将 FPR 设为 X 轴,TPR 设为 Y 轴。
相关问题
数据data中Y为无序四分类因变量,已有真实标签和预测标签,怎样绘制ROC曲线?使横纵坐标为TPR、FPR?请告诉R代码。
可以使用pROC包来绘制ROC曲线,并且设置横纵坐标为TPR、FPR。R代码如下:
```R
library(pROC)
# 假设真实标签为y_true,预测标签为y_pred
# 第一列为标签为1的概率,第二列为标签为2的概率,第三列为标签为3的概率,第四列为标签为4的概率
roc_obj <- roc(y_true, as.matrix(y_pred))
# 绘制ROC曲线,并将横纵坐标设置为TPR、FPR
plot(roc_obj, legacy.axes = TRUE, xlab = "True Positive Rate", ylab = "False Positive Rate")
```
其中,y_true和y_pred分别是真实标签和预测标签,可以根据实际情况进行替换。