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。
时间: 2023-06-02 13:08:16 浏览: 53
可以使用pROC包来绘制ROC曲线,并且设置横纵坐标为TPR、FPR。R代码如下:
```R
library(pROC)
# 假设真实标签为y_true,预测标签为y_pred
# 第一列为标签为1的概率,第二列为标签为2的概率,第三列为标签为3的概率,第四列为标签为4的概率
roc_obj <- roc(y_true, as.matrix(y_pred))
# 绘制ROC曲线,并将横纵坐标设置为TPR、FPR
plot(roc_obj, legacy.axes = TRUE, xlab = "True Positive Rate", ylab = "False Positive Rate")
```
其中,y_true和y_pred分别是真实标签和预测标签,可以根据实际情况进行替换。
相关问题
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。
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