使用R语言进行分类模型评估:计算ROC曲线下方的面积(AUC)和PR曲线下方的面积(AUC)

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本文介绍了在R语言中使用yardstick包评估分类模型性能的方法,包括计算ROC曲线下方的面积(AUC)和PR曲线下方的面积(AUC),以理解模型在不同误分类代价和正例类别上的表现。

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使用R语言进行分类模型评估:计算ROC曲线下方的面积(AUC)和PR曲线下方的面积(AUC)

在机器学习中,评估分类模型的性能是非常重要的。其中,ROC曲线和PR曲线是常用的评估指标,它们可以提供关于模型预测性能的有用信息。在R语言中,我们可以使用yardstick包中的roc_auc()函数和pr_auc()函数来计算ROC曲线下方的面积和PR曲线下方的面积,从而得到AUC值。

首先,我们需要安装并加载yardstick包。可以使用以下命令来完成这一步骤:

install.packages("yardstick")
library(yardstick)

接下来,我们需要准备分类模型的预测结果和真实标签。通常情况下,我们会使用训练好的分类模型对测试数据进行预测,并将预测结果与真实标签进行比较。在这里,我们假设已经有了模型的预测结果和真实标签。

假设我们的预测结果存储在一个名为"predictions"的向量中,而真实标签存储在一个名为"labels"的向量中。我们可以使用以下代码加载这些数据:

predictions <- c(0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9)  # 模型的预测结果
labels <- c(0, 1, 1, 0, 1)  # 真实标签

现在,我们可以使用roc_auc()函数计算ROC曲线下方的面积(AUC)。以下代码演示了如何使用roc_auc()函数:

roc_
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