R语言绘制二分类Logistic列线图验证

在R语言中，绘制二分类Logistic回归的列联表（也称为交叉表或contingency table）通常用于可视化数据分布和预测变量之间的关系，特别是在验证模型性能时。如果你想要验证一个Logistic回归模型对两个类别间的预测效果，你可以按照以下步骤操作：

1. **加载必要的库**：

   library(ggplot2) # 主要用于绘图
   library(pROC)   # 用于评估ROC曲线

2. **准备数据**：
确保你的数据集包含实际观测结果（通常是`response`变量）和预测结果（模型预测的概率或者类别标签），例如：

   data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为你的数据文件名
   response <- data$your_response_column
   predicted_probs <- predict(model_object, newdata = data, type = "response")

3. **创建列联表**：
使用`table()`函数创建实际类别和预测类别（概率超过某个阈值视为1，否则视为0）的交叉表：

   contingency_table <- table(response, ifelse(predicted_probs > threshold, "Positive", "Negative"))

这里的`threshold`可以根据需要调整。

4. **绘制列线图**：
使用`ggplot2`绘制列联表的图形，通常选择的是`geom_tile()` 或 `geom_bar(stat="identity")`：

   ggplot(contingency_table, aes(x = Var1, y = Var2, fill = Freq)) +
     geom_tile() + 
     labs(title = "Logistic Regression Confusion Matrix",
          x = "Actual Classes", y = "Predicted Classes") +
     scale_fill_gradient(low = "white", high = "red") +
     theme_minimal()

5. **评估性能**：
可以通过计算精确率、召回率、F1分数等指标，或者绘制ROC曲线来评估模型的性能。例如，使用`roc()`函数来获取AUC（Area Under Curve）：

   roc_object <- roc(response, predicted_probs)
   auc_value <- auc(roc_object)