数据data中Y为无序四分类因变量，已经有真实标签、预测标签，怎样绘制ROC曲线？使横纵坐标为TPR、FPR？请输出R代码。

请参考以下的 R 代码：

library(pROC)

# 假设真实标签放在 y_true 中，预测标签放在 y_pred 中
# 首先计算出预测标签的概率值
p_pred <- as.numeric(y_pred)

# 然后调用 pROC 包中的 roc 函数计算 ROC 曲线
roc_curve <- roc(y_true, p_pred)

# 最后用 plot 函数绘制 ROC 曲线并使横纵坐标为 TPR、FPR
plot(roc_curve, legacy.axes = TRUE, print.auc = TRUE)

请注意，上述代码中的 y_true 和 y_pred 变量分别代表真实标签和预测标签。如果您的数据集中的标签值不是 0、1、2、3 这种有序的数值，而是无序的类别标签，需要将其转换为数值标签以便计算 AUC。您可以使用 label2ROC 函数将分类标签转换为二元分类结果。

相关问题

数据data中Y为无序四分类因变量，已有真实标签和预测标签，怎样绘制ROC曲线？使横纵坐标为TPR、FPR？请告诉R代码。

可以使用以下代码来绘制ROC曲线：

library(pROC) 
roc_curve <- roc(data$Y, data$predicted_label) 
plot(roc_curve, xlab="False Positive Rate", ylab="True Positive Rate", main="ROC Curve")

其中，data为数据集，Y为无序四分类因变量，predicted_label为预测标签，pROC库提供了roc函数来计算ROC曲线，plot函数可以用来绘制ROC曲线。在绘制ROC曲线时，横轴为FPR，纵轴为TPR，可以通过xlab和ylab参数指定坐标轴标签。