时间序列中多个样本的R AUC

debugcn 发表于 Dev

美亚

我想为多个样本的时间序列计算曲线下的面积。数据类型POSIXlt的时间变量

我的数据是这样设置的

day = c(rep(1, 4), rep(2,4))
time = c("2016-11-10 11:40:42", 
     "2016-11-10 11:45:42", 
     "2016-11-10 11:50:42", 
     "2016-11-10 11:55:42", 
     "2016-11-11 11:40:42", 
     "2016-11-11 11:45:42", 
     "2016-11-11 11:50:42", 
     "2016-11-11 11:55:42")
time = as.POSIXlt(time)
value = runif(8, min=4, max=20)
combined = data.frame(day, time, value)

  day                time     value
1   1 2016-11-10 11:40:42 10.726758
2   1 2016-11-10 11:45:42 14.123989
3   1 2016-11-10 11:50:42 12.145620
4   1 2016-11-10 11:55:42  7.254183
5   2 2016-11-11 11:40:42  8.385879
6   2 2016-11-11 11:45:42 16.411480
7   2 2016-11-11 11:50:42  4.640858
8   2 2016-11-11 11:55:42 17.300498

我想计算该系列每一天的AUC。我有一个可能包含几天数据的大型数据集。时间已经按顺序排列（这是连续几天的连续测量）

理想情况下，我希望输出为：

day  AUC 
1    x
2    x        
etc....

任何帮助，不胜感激。

杰克·斯塔特

您有预测和结果吗？我生成了一个示例，假设您缺少这些列

# install.packages("ModelMetrics")
library(ModelMetrics)
library(dplyr)

day = c(rep(1, 4), rep(2,4),)
time = c("2016-11-10 11:40:42", 
     "2016-11-10 11:45:42", 
     "2016-11-10 11:50:42", 
     "2016-11-10 11:55:42", 
     "2016-11-11 11:40:42", 
     "2016-11-11 11:45:42", 
     "2016-11-11 11:50:42", 
     "2016-11-11 11:55:42")
time = as.POSIXlt(time)
outcome = as.numeric(runif(8, min=0, max=1) > .5)
predictions = runif(8, min=0, max=1)
combined = data.frame(day, time, outcome, predictions)

combined %>%
  group_by(day) %>%
  summarise(
    Predictions = n()
    ,AUCs = auc(outcome, predictions)
  )

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