r语言画出roc曲线后怎么求auc

在R语言中，计算ROC曲线的AUC（Area Under Curve），可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库：首先，需要导入pROC库来计算AUC。可以使用以下代码导入该库：

library(pROC)

2. 准备数据：确保数据包含两列 - 第一列是预测的概率值（例如，预测为阳性的概率），第二列是实际类别标签（0或1）。可以使用以下代码创建一个示例数据集：

predicted <- c(0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.4)
actual <- c(0, 1, 1, 0, 1)

3. 计算ROC曲线和AUC：使用`roc()`函数计算ROC曲线，并使用`auc()`函数计算AUC值。以下是用于计算ROC曲线和AUC的代码：

roc_obj <- roc(actual, predicted)
auc_value <- auc(roc_obj)

在这里，`roc()`函数将实际类别和预测概率作为参数，并返回一个ROC对象。然后，`auc()`函数将ROC对象作为参数，并返回AUC值。

4. 输出结果：将AUC值打印出来，可以使用以下代码进行输出：

print(auc_value)

整体代码如下：

library(pROC)

predicted <- c(0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.4)
actual <- c(0, 1, 1, 0, 1)

roc_obj <- roc(actual, predicted)
auc_value <- auc(roc_obj)

print(auc_value)

通过以上步骤，您可以使用R语言计算并打印出ROC曲线的AUC值。