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。
时间: 2023-06-02 14:08:02 浏览: 46
以下是R代码实现绘制ROC曲线:
```{r}
# 假设真实标签为Y_true,预测标签为Y_pred
# 计算TPR和FPR
TP <- sum(Y_true == 1 & Y_pred == 1)
FP <- sum(Y_true == 0 & Y_pred == 1)
TN <- sum(Y_true == 0 & Y_pred == 0)
FN <- sum(Y_true == 1 & Y_pred == 0)
TPR <- TP / (TP + FN)
FPR <- FP / (FP + TN)
# 绘制ROC曲线
plot(FPR, TPR, type = "l", xlab = "False Positive Rate", ylab = "True Positive Rate",
xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1))
abline(0, 1, lty = 2)
```
注意,这里只绘制了一个点,因为只提供了一个TPR和一个FPR值。如果想要绘制完整的ROC曲线,需要在不同的分类阈值下,分别计算TPR和FPR,并将其画在同一张图上。
相关问题
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。
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。