R语言curve bty是什么

在R语言中，curve函数用于绘制曲线。参数bty是一个可选的参数，用于指定曲线的边框类型。

bty的取值可以是以下几种类型：
- "n"：表示无边框，即曲线没有边框。
- "r"：表示矩形边框，即曲线被一个矩形框住。
- "l"：表示左侧边框，即曲线的左边被一个竖直线条住。
- "c"：表示完整边框，即曲线被一个完整的框住。

相关问题

R语言 roc.curve

### 使用 `roc.curve` 函数绘制 ROC 曲线

在 R 语言中，可以利用 PRROC 包中的 `roc.curve` 函数来绘制 ROC 曲线。此方法适用于评估二分类模型的表现。

#### 安装并加载 PRROC 包
为了使用该功能，需先安装 PRROC 包（如果尚未安装），之后再将其载入环境：

install.packages("PRROC")
library(PRROC)

#### 创建样本数据集
假设有一个简单的数据框 `df`，其中包含预测得分 (`scores`) 和真实标签 (`labels`) 列：

set.seed(123) # 设定随机种子以便结果可重复
n <- 100      # 样本数量
df <- data.frame(
    scores = runif(n),
    labels = as.factor(sample(c('positive', 'negative'), n, replace=TRUE))
)

#### 计算并绘图
通过调用 `roc.curve` 来计算 ROC 曲线下面积 (AUC)，并将结果显示出来：

# 调用 roc.curve 方法传入参数
result <- roc.curve(scores.class0=df$scores[df$labels=='negative'], 
                    weights.class0=rep(1,sum(df$labels=='negative')), 
                    scores.class1=df$scores[df$labels=='positive'],
                    weights.class1=rep(1,sum(df$labels=='positive')),
                    curve=TRUE)

# 绘制 ROC 图像
plot(result[[1]], result[[2]], type='l', col="blue", lwd=2,
     xlab="False Positive Rate",
     ylab="True Positive Rate",
     main="Receiver Operating Characteristic Curve")

abline(a=0,b=1,lty=2,col="gray") # 添加对角线作为参考
legend(x="bottomright", legend=paste("AUC =", round(attr(result,"auc"), digits=3)), bty="n")

这段代码会创建一个图形窗口展示 ROC 曲线，并附带 AUC 数值说明[^1]。

r语言 roc曲线代码

ROC曲线是一种常用的分类模型性能评估方法，用于评估二分类模型在不同阈值下的准确率和召回率之间的权衡。在R语言中，可以使用“pROC”包来绘制ROC曲线。下面是一个简单的例子：

library(pROC)
# 生成随机数据
set.seed(123)
actual <- sample(c(0,1), 100, replace = TRUE)
predicted <- rnorm(100)
# 计算ROC曲线
roc_curve <- roc(actual, predicted)
# 绘制ROC曲线
plot(roc_curve, main="ROC Curve", col="blue", lwd=2)
# 添加对角线，表示随机猜测的准确率
lines(c(0,1), c(0,1), col="red", lty=2, lwd=2)
# 添加AUC值
auc <- round(auc(roc_curve), 2)
legend("bottomright", paste("AUC = ", auc), cex=1.2, bty='n')

上述代码中，我们首先使用随机数据生成了实际标签和预测标签。然后，使用“roc()”函数计算ROC曲线，该函数需要两个参数：实际标签和预测标签。最后，我们使用“plot()”函数绘制ROC曲线，并使用“lines()”函数添加对角线，表示随机猜测的准确率。我们还使用“auc()”函数计算AUC，并使用“legend()”函数将AUC值添加到图例中。

需要注意的是，这只是一个简单的例子，实际应用中可能需要根据数据集和研究问题进行更复杂的调整。