R语言交叉验证平均ROC

交叉验证平均ROC是一种评估分类模型性能的方法，它可以通过使用交叉验证数据集来计算多个ROC曲线的平均值。在R语言中，可以使用ROCR包或pROC包来绘制ROC曲线并计算AUC值。此外，可以使用cvAUC包来计算交叉验证下的AUC值和置信区间。以下是一个简单的例子，展示如何使用ROCR包和cvAUC包来计算交叉验证平均ROC：

1. 使用ROCR包计算单个ROC曲线和AUC值：

library(ROCR)
pred <- prediction(predicted.values, true.values)
perf <- performance(pred, "tpr", "fpr")
plot(perf)
auc <- performance(pred, "auc")@y.values

2. 使用cvAUC包计算交叉验证下的AUC值和置信区间：

library(cvAUC)
cv_auc <- cvAUC(true.values, predicted.values, cvControl = cvControl("repeatedcv", repeats = 10))
cv_auc$estimate
cv_auc$ci

3. 使用ROCR包和cvAUC包结合计算交叉验证平均ROC：

library(ROCR)
library(cvAUC)
cv_perf <- cvPerformance(prediction(predicted.values, true.values), cvControl = cvControl("repeatedcv", repeats = 10))
cv_auc <- cvAUC(true.values, predicted.values, cvControl = cvControl("repeatedcv", repeats = 10))
plot(cv_perf$roc)
abline(0, 1, lty = 2)