随机森林roc曲线r语言

以下是使用R语言实现随机森林并绘制ROC曲线的示例代码：

# 导入所需的包
library(randomForest)
library(pROC)

# 加载数据集
data(untitled0_roc_Roc)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(untitled0_roc_Roc), nrow(untitled0_roc_Roc)*0.7)
train_data <- untitled0_roc_Roc[train_index, ]
test_data <- untitled0_roc_Roc[-train_index, ]

# 构建随机森林模型
rf_model <- randomForest(Class ~ ., data = train_data, ntree = 100)

# 预测测试集的类别
rf_pred <- predict(rf_model, test_data, type = "prob")[, 2]

# 计算ROC曲线的参数
roc_obj <- roc(test_data$Class, rf_pred)

# 绘制ROC曲线
plot(roc_obj, main = "ROC Curve for Random Forest", print.auc = TRUE)

这段代码首先导入了`randomForest`和`pROC`两个包，然后加载了名为`untitled0_roc_Roc`的数据集。接下来，将数据集分为训练集和测试集，并使用训练集构建了随机森林模型。然后，使用该模型对测试集进行预测，并计算了ROC曲线的参数。最后，使用`plot`函数绘制了ROC曲线。