> plot(roc_obj, col = "red", main = "ROC Curve") 错误: 找不到对象'roc_obj'

这段R代码试图绘制ROC曲线，其中`plot`函数的第一个参数应该是之前创建的ROC对象，如`roc()`函数的结果。如果报错“找不到对象'roc_obj'”，可能是以下几个原因：

1. `roc_obj`没有被正确地创建：确认之前是否通过`library(ROCR)`加载了`ROCR`包，并且使用`predict`和`prediction`等函数生成了预测结果，然后用`roc`函数计算出ROC对象。

2. 变量命名错误：`roc_obj`可能是你对ROC对象的别名，确保你在代码中使用的名称与此一致，无拼写错误。

3. 对象不在当前工作区：如果你在另一个函数或环境中创建了`roc_obj`，需要把它返回到全局环境以便后续的`plot`函数可以访问。

4. 曲线还未绘制：有时候，可能会忘记存储`roc_obj`以便后续操作。确保在调用`plot`之前，`roc_obj`已经被正确地存储。

修复这个问题，首先应该检查`roc_obj`是否存在并已正确构建，然后再传入`plot`函数：

# 如果你忘了创建 roc_obj，先做如下操作：
predictions <- predict(model, newdata)
preds_prob <- prediction(predictions, labels)
roc_obj <- roc(preds_prob, levels(labels))

# 然后再绘制 ROC 曲线
plot(roc_obj, col = "red", main = "ROC Curve")

相关问题

roc图 r语言_R语言pROC包绘制ROC曲线

要在R语言中绘制ROC曲线，可以使用pROC包。下面是一些简单的步骤：

1. 安装和加载pROC包：

install.packages("pROC")
library(pROC)

2. 准备数据。ROC曲线需要计算真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）。因此，需要有一组真实标签和预测标签（概率或二元）的数据。

3. 使用roc()函数计算ROC曲线：

roc_obj <- roc(true_labels, predicted_labels)

这里，true_labels是真实标签向量，predicted_labels是预测标签向量。

4. 绘制ROC曲线：

plot(roc_obj, main="ROC Curve", print.auc=TRUE, grid=c(0.1, 0.2), col="blue")

这里，plot()函数可以绘制ROC曲线。参数main设置图的标题，print.auc表示是否在图中打印AUC值，grid设置网格线的密度和颜色，col设置曲线的颜色。

完成上述步骤后，就可以得到ROC曲线的图像。

R语言plot(ROC）包中，怎样定义x,y是其长度相等？

您可以使用以下代码：

library(pROC)
data(aSAH)

# Define X and Y
roc_obj <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b)
plot(roc_obj, print.thres=FALSE, legacy.axes=TRUE)

这样定义后，x和y的长度就相等了。