R语言svm绘制ROC曲线

使用R语言中的“ROCR”包可以绘制svm的ROC曲线，具体步骤如下：

1. 安装ROCR包：在R控制台输入install.packages(“ROCR”)，安装完成后输入library(ROCR)加载ROCR包。

2. 准备数据：使用svm模型训练好模型后，需要准备测试数据集，用于绘制ROC曲线。测试数据集需要包含实际类别和预测类别两列数据。

3. 绘制ROC曲线：使用ROCR包中的prediction()函数，将实际类别和预测类别数据导入，生成prediction对象。接着使用performance()函数，将prediction对象导入，生成performance对象。最后使用plot()函数绘制ROC曲线。

以下是一个简单的代码示例：

# 加载ROCR包
library(ROCR)

# 准备测试数据集
test_data <- data.frame(actual = c(1,0,1,0,1), predicted = c(0.8,0.2,0.6,0.4,0.9))

# 生成prediction对象
prediction_obj <- prediction(test_data$predicted, test_data$actual)

# 生成performance对象
performance_obj <- performance(prediction_obj, "tpr", "fpr")

# 绘制ROC曲线
plot(performance_obj, main = "ROC Curve", colorize = TRUE, print.cutoffs.at = seq(0, 1, 0.1))

上述代码将生成一个简单的ROC曲线，其中actual列表示实际类别，1表示正例，0表示负例；predicted列表示模型预测的概率值。