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用R语言构建XGBoost模型，随机森林模型，支持向量机模型的ROC曲线代码是什么

时间: 2023-08-06 19:12:32 浏览: 90

首先，需要准备好数据集和相应的模型。以下是用R语言构建XGBoost模型，随机森林模型，支持向量机模型的ROC曲线代码： #### XGBoost模型的ROC曲线代码 ```R library(xgboost) library(pROC) # 读取数据 train <- read.csv('train.csv') test <- read.csv('test.csv') # 将标签转换为factor类型 train$label <- factor(train$label) test$label <- factor(test$label) # 训练XGBoost模型 xgb_model <- xgboost(data = as.matrix(train[, -1]), label = train$label, max.depth = 3, eta = 0.2, nthread = 2, nrounds = 20, objective = "binary:logistic") # 预测 pred_xgb <- predict(xgb_model, as.matrix(test[, -1])) # 计算ROC曲线 roc_xgb <- roc(test$label, pred_xgb) plot(roc_xgb) ``` #### 随机森林模型的ROC曲线代码 ```R library(randomForest) library(pROC) # 读取数据 train <- read.csv('train.csv') test <- read.csv('test.csv') # 将标签转换为factor类型 train$label <- factor(train$label) test$label <- factor(test$label) # 训练随机森林模型 rf_model <- randomForest(x = train[, -1], y = train$label, ntree = 200, mtry = 5) # 预测 pred_rf <- predict(rf_model, test[, -1], type = "prob")[,2] # 计算ROC曲线 roc_rf <- roc(test$label, pred_rf) plot(roc_rf) ``` #### 支持向量机模型的ROC曲线代码 ```R library(e1071) library(pROC) # 读取数据 train <- read.csv('train.csv') test <- read.csv('test.csv') # 将标签转换为factor类型 train$label <- factor(train$label) test$label <- factor(test$label) # 训练支持向量机模型 svm_model <- svm(train[, -1], train$label, kernel = "linear", probability = TRUE) # 预测 pred_svm <- predict(svm_model, test[, -1], probability = TRUE)[,2] # 计算ROC曲线 roc_svm <- roc(test$label, pred_svm) plot(roc_svm) ```

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