SAS 预测模型和ROC曲线绘制代码

SAS (Statistical Analysis System) 是一种强大的统计分析软件，常用于预测建模。在SAS中创建预测模型通常涉及以下几个步骤：

1. 数据加载与准备：首先需要使用SAS的PROC IMPORT将数据集导入到工作空间，然后对数据进行清洗、转换和编码。

2. 模型选择：可以选择线性回归（REG）、逻辑回归（LOGISTIC）、决策树（TREE）、随机森林（FOREST）等模型，依据问题类型（连续变量预测或分类）和数据特性。

/* 示例：线性回归 */
proc reg data = your_data;
model dependent_variable ~ independent_variables;
run;

3. 模型训练：使用PROC REG或者别的适合的流程进行训练，SAS会自动计算出模型系数和其他统计量。

4. ROC曲线绘制：对于分类模型，可以使用PROC LOGISTIC得到概率预测值，并通过PROC SMOOTH或PROC GPLOT生成ROC曲线。例如：

proc logistic data = your_data descending; /* DESCENDING关键字按概率降序排序 */
ods select none;                     /* 关闭除ROC外的所有输出 */
fit your_model / predict p;           /* 计算概率预测并输出到WORK.HYPOTHESIS */
roc response = response_variable      /* 变量名替换为你的真实标签 */
     predict = p                      /* 利用概率预测作为输入 */
     plot = (roc);
ods select all plots;                  /* 重新打开所有输出 */
run;