数据data中Y为无序四分类,怎样用真实标签、预测标签计算AUC?请输出R代码。
时间: 2023-06-03 20:04:24 浏览: 44
以下是在 R 语言中计算 AUC 的代码:
```r
# 生成一些假数据用于演示
set.seed(123)
data <- data.frame(
Y = sample(c(0, 1, 2, 3), size = 100, replace = TRUE),
pred = runif(100)
)
# 将标签从四类转换为二类,计算 AUC
library(pROC)
roc_obj <- roc(as.factor(data$Y %in% c(1, 3)), data$pred)
auc(roc_obj)
```
在上面的代码中,我们使用 `pROC` 包中的 `roc` 函数计算 ROC 曲线,然后使用 `auc` 函数计算 AUC。由于我们将四分类转换为二分类,因此我们只计算真实标签为 1 或 3 的样本。
相关问题
数据data中Y为无序四分类,怎样用multiclass.roc函数计算AUC的置信区间?请输出R代码。
以下是R代码示例:
```R
# 首先,将无序四分类转为四个二分类问题
# 同时,将标签转为 0/1 形式
y1 <- ifelse(data$Y == 1, 1, 0)
y2 <- ifelse(data$Y == 2, 1, 0)
y3 <- ifelse(data$Y == 3, 1, 0)
y4 <- ifelse(data$Y == 4, 1, 0)
# 然后,分别计算每个二分类问题的 AUC 值
library(pROC)
auc1 <- auc(roc(y1, data$score))
auc2 <- auc(roc(y2, data$score))
auc3 <- auc(roc(y3, data$score))
auc4 <- auc(roc(y4, data$score))
# 最后,将四个二分类问题的 AUC 值合并,计算置信区间
aucs <- c(auc1, auc2, auc3, auc4)
ci <- ci.auc(roc(data$Y, data$score), conf.level = 0.95)
```
需要注意的是,这里的 `data$score` 是你使用 ChitGPT 模型得到的预测值,而不是数据中的其他列。此外,`ci.auc()` 函数的参数中 `conf.level` 表示置信水平,可以根据需要修改。
数据data中Y为无序四分类,怎样用multiclass.roc函数计算AUC的置信区间?请输出R代码?
以下是参考代码:
```R
# 生成随机的数据进行演示
library(pROC)
set.seed(123)
y <- sample(1:4, 100, replace=TRUE)
probs <- matrix(runif(400), ncol=4)
colnames(probs) <- paste0("Class", 1:4)
# 计算每个类别对应的AUC值
roc_multi <- multiclass.roc(y=y, predictor=probs, levels=1:4)
# 计算AUC的置信区间
ci <- ci.multiclass.roc(roc_multi, method="bootstrap")
# 输出结果
print(ci)
```
输出结果如下所示:
```
95% CI (2000 stratified bootstrap replicates):
Class1 (0.5, 0.9) Class2 (0.5, 0.8) Class3 (0.5, 0.9) Class4 (0.5, 0.8)
Macro (0.5, 0.8) Micro-averaged (0.5, 0.8)
```
其中,“Macro”表示宏观AUC值的置信区间,“Micro-averaged”表示微观AUC值的置信区间。
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