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 14:08:03 浏览: 34
请见以下R代码:
```R
library(pROC)
#这里假设真实标签存储在y_true中,预测标签存储在y_pred中
#分别为0、1、2、3四个类别,将其转换为二分类标签
roc_data <- roc(as.factor(y_true==0), as.numeric(y_pred==0))
roc_data <- roc(as.factor(y_true==1), as.numeric(y_pred==1), add=TRUE)
roc_data <- roc(as.factor(y_true==2), as.numeric(y_pred==2), add=TRUE)
roc_data <- roc(as.factor(y_true==3), as.numeric(y_pred==3), add=TRUE)
#绘制ROC曲线
plot(roc_data, main="ROC Curve")
```
这段代码将四分类问题转换为四个二分类问题,使用pROC包中的roc函数计算每个分类器的ROC曲线,最后绘制在同一张图中。横轴为FPR,纵轴为TPR。注意,这里ROC曲线的斜率并不能反映分类器的性能优劣,只有曲线下面积(AUC)才能做出判断。
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。
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