因变量为四分类变量Y,已有真实标签和预测标签,怎样算FPR和TPR?请告诉R代码。
时间: 2024-05-30 18:12:36 浏览: 9
您好,根据您的要求,我可以回答您的问题。关于计算FPR和TPR,我们需要首先了解混淆矩阵(Confusion Matrix)中的四个重要指标,它们分别是True Positive(TP)、False Positive(FP)、True Negative(TN)和False Negative(FN)。
根据真实标签和预测标签的差异,我们可以把数据分为四类,分别是:
- TP:将正例预测为正例
- FP:将负例预测为正例
- TN:将负例预测为负例
- FN:将正例预测为负例
FPR(False Positive Rate)是指将负例预测为正例的比例,计算公式为:
FPR = FP / (FP + TN)
TPR(True Positive Rate)是指将正例预测为正例的比例,也叫召回率(Recall),计算公式为:
TPR = TP / (TP + FN)
下面是R代码实现:
假设已有真实标签y_true和预测标签y_pred,我们可以使用以下代码计算FPR和TPR:
library(caret)
confusion_matrix <- confusionMatrix(y_pred, y_true)
fpr <- confusion_matrix$table[2,1] / sum(confusion_matrix$table[2,])
tpr <- confusion_matrix$table[1,1] / sum(confusion_matrix$table[1,])
其中,第一行代码调用了caret包中的confusionMatrix函数,返回一个混淆矩阵对象。第二行代码计算FPR,第三行代码计算TPR。需要注意的是,这里的y_true和y_pred参数顺序可能与其他函数库的顺序不同,需要根据自己的数据进行调整。
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