AUC和AUC_PR分别代表什么

AUC代表“Area Under the ROC Curve”，即ROC曲线下的面积，是一种用于衡量二元分类器性能的指标。AUC越大，说明分类器的性能越好。

AUC_PR代表“Area Under the Precision-Recall Curve”，即PR曲线下的面积，是一种用于衡量二元分类器性能的指标。与AUC类似，AUC_PR越大，说明分类器的性能越好。AUC_PR通常适用于正负样本比例不平衡的情况下，相对于AUC更能反映分类器在少数类（positive）上的性能表现。

相关问题

如何根据训练模型绘制AUC_PR曲线

要根据训练模型绘制AUC_PR曲线，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备测试数据集：从您的训练模型中选择一个独立的测试数据集。确保测试集具有真实标签和模型预测概率。

2. 计算预测概率：使用您的训练模型对测试集进行预测，并获取预测概率。这些概率将用于计算AUC_PR曲线。

3. 根据阈值生成二进制标签：根据一个阈值，将预测概率转换为二进制标签。例如，当预测概率大于阈值时，将样本标记为正类，否则标记为负类。

4. 计算精确度（Precision）和召回率（Recall）：使用二进制标签计算每个阈值下的精确度和召回率。精确度定义为真正例（TP）除以真正例和假正例（FP）之和，而召回率定义为真正例除以真正例和假负例（FN）之和。

5. 绘制AUC_PR曲线：将每个阈值下计算得到的精确度和召回率作为坐标点，绘制曲线。可以通过连接这些点来获得AUC_PR曲线。

请注意，AUC_PR曲线反映了模型在不同阈值下的精确度和召回率之间的关系。通过观察AUC_PR曲线，您可以评估模型在不同阈值下的性能，并选择最佳的阈值来平衡精确度和召回率。

#存放各个数据 paste0("PETCTfution_XGBAUC_output",i) <- rbind.data.frame(paste0("PETCTfution_XGBAUC_output",i), data.frame(b, #rownames(data) 存放随机种子 # 返回行名 colnames(data) # 返回列名 PETCTfution_xgboost_roc_train$auc,#存放训练集ROCAUC PETCTfution_xgboost_roc_test$auc,#存放测试集ROCAUC pr_auc_train_modEvA$AUC,##存放训练集PRAUC(modEvA) pr_auc_test_modEvA$AUC,##存放测试集PRAUC(modEvA) pr_auc_train_PRROC$auc.integral,##存放训练集PRAUC(PRROC) pr_auc_test_PRROC$auc.integral,##存放测试集PRAUC(PRROC) stringsAsFactors = F))

这段代码中，你尝试将一个数据框对象赋值给一个非法的对象。你可以尝试修改为以下代码来实现你的需求：

# 创建一个空的数据框
df <- data.frame(matrix(ncol = 6, nrow = 0))
colnames(df) <- c("Seed", "Train_ROC_AUC", "Test_ROC_AUC", "Train_PR_AUC_modEvA", "Test_PR_AUC_modEvA", "Train_PR_AUC_PRROC", "Test_PR_AUC_PRROC")

# 循环添加数据
for (i in 1:5) {
  row <- data.frame(Seed = i, 
                    Train_ROC_AUC = PETCTfution_xgboost_roc_train$auc, 
                    Test_ROC_AUC = PETCTfution_xgboost_roc_test$auc, 
                    Train_PR_AUC_modEvA = pr_auc_train_modEvA$AUC, 
                    Test_PR_AUC_modEvA = pr_auc_test_modEvA$AUC, 
                    Train_PR_AUC_PRROC = pr_auc_train_PRROC$auc.integral, 
                    Test_PR_AUC_PRROC = pr_auc_test_PRROC$auc.integral)
  df <- rbind(df, row)
}

# 输出结果
df

这个代码将创建一个名为`df`的空数据框，并使用`for`循环迭代添加新的行。在每次迭代中，你可以使用`data.frame()`函数创建一个新的数据框行，并使用`rbind()`函数将其添加到现有数据框中。