ggplot计算中的ROC曲线[r]

彼得

我正在尝试在中创建ROC曲线 ggplot

我自己编写了函数,但是当我将结果roc_curve与社区的函数结果(我相信更多)进行比较时,会得到不同的结果。

我想问一下下面的函数在哪里出错?

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(yardstick)
n <- 300 # sample size
data <- 
data.frame(
  real = sample(c(0,1), replace=TRUE, size=n), 
  pred = sample(runif(n), replace=TRUE, size=n)
)


simple_roc <- function(labels, scores){
  labels <- labels[order(scores, decreasing=TRUE)]
  data.frame(TPR=cumsum(labels)/sum(labels), FPR=cumsum(!labels)/sum(!labels), labels)
}



simple_roc(data$real, data$pred) %>% 
  ggplot(aes(TPR, FPR)) + 
  geom_line()


yardstick::roc_curve(data, factor(real), pred) %>% 
  ggplot(aes(1 - specificity, sensitivity)) + 
  geom_line()


冷静

首先,您需要将ROC曲线锚固在(0,0)和(1,1)点上。

simple_roc <- function(labels, scores){
  labels <- labels[order(scores, decreasing=TRUE)]
  data.frame(
             TPR = c(0, cumsum(labels)/sum(labels), 1),
             FPR = c(0, cumsum(!labels)/sum(!labels), 1)
  )
}

然后,数据的显示顺序在ggplot2中很重要。反转线方向应该会使您更近一些:

yardstick::roc_curve(data, factor(real), pred) %>% 
  ggplot(aes(rev(1 - specificity), rev(sensitivity))) + 
  geom_line()

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