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）

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_