R语言绘制ROC曲线代码

R语言绘制ROC曲线的代码如下：

library(pROC) # 导入pROC包
data(aSAH) # 导入数据
roc_obj <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b) # 计算ROC曲线
plot(roc_obj, main="ROC Curve", print.auc=TRUE, legacy.axes=TRUE) # 绘制ROC曲线并显示AUC值

其中，`aSAH`是一个自带的数据集，可以用来进行示例。如果你有自己的数据集，只需要将代码中的`aSAH$outcome`替换为实际标签数据的变量名，`aSAH$s100b`替换为实际预测得分的变量名即可。

相关问题

r语言绘制roc曲线

绘制ROC曲线的R语言代码可以使用pROC包中的roc()函数。首先，您需要准备好一个数据集，其中包含真实标签和预测概率/分数。然后，您可以使用roc()函数为每个变量计算ROC曲线，并使用lines()函数将它们绘制在同一个图上。

以下是一个绘制多组ROC曲线的示例代码：

library(pROC)

# 计算每个变量的ROC曲线
auc1 <- roc(label ~ Sepal.Length, data = iris2, smooth = FALSE)
auc2 <- roc(label ~ Sepal.Width, data = iris2, smooth = FALSE)
auc3 <- roc(label ~ Petal.Length, data = iris2, smooth = FALSE)
auc4 <- roc(label ~ Petal.Width, data = iris2, smooth = FALSE)

# 绘制ROC曲线
plot(auc1, print.auc = TRUE, print.thres = TRUE, main = "多组ROC曲线比较", col = "blue", print.thres.col = "blue", identity.col = "blue", identity.lty = 2, identity.lwd = 1)
lines(auc2, col = "red")
lines(auc3, col = "green")
lines(auc4, col = "yellow")

在上述代码中，我们首先加载了pROC包，然后使用roc()函数计算每个变量的ROC曲线。最后，使用plot()和lines()函数将所有ROC曲线绘制在同一个图上。

R语言绘制roc曲线

R语言可以使用ROCR包来绘制ROC曲线。首先，你需要安装ROCR包并加载它。然后，你可以使用roc函数来计算每个变量的ROC曲线，并使用plot和lines函数来绘制多变量的ROC曲线比较。下面是一个示例代码：

# 安装和加载ROCR包
install.packages("ROCR")
library(ROCR)

# 计算每个变量的ROC曲线
auc1 <- roc(label ~ Sepal.Length, data = iris2, smooth = FALSE)
auc2 <- roc(label ~ Sepal.Width, data = iris2, smooth = FALSE)
auc3 <- roc(label ~ Petal.Length, data = iris2, smooth = FALSE)
auc4 <- roc(label ~ Petal.Width, data = iris2, smooth = FALSE)

# 绘制多变量的ROC曲线比较
plot(auc1, print.auc = TRUE, print.thres = TRUE, main = "多组ROC曲线比较", col = "blue", print.thres.col = "blue", identity.col = "blue", identity.lty = 2, identity.lwd = 1)
lines(auc2, col = "red")
lines(auc3, col = "green")
lines(auc4, col = "yellow")

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的数据和需求进行相应的调整。同时，你也可以根据需要添加其他的参数和选项来优化绘制效果。