使用pROC包在同一图中绘制两条ROC曲线并通过假设检验检验ROC曲线的AUC或者偏AUC的差异

使用pROC包在同一图中绘制两条ROC曲线并通过假设检验检验ROC曲线的AUC或者偏AUC的差异

在统计学和机器学习中，ROC曲线是评估二分类模型性能的常用工具。pROC是R语言中一个用于计算和绘制ROC曲线的强大包。在本文中，将介绍如何使用pROC包在同一图中绘制两条ROC曲线，并通过假设检验来检验它们的AUC（Area Under the Curve）或者偏AUC（Partial Area Under the Curve）的差异。

首先，我们需要安装pROC包。使用以下命令可以在R环境中安装pROC包：

install.packages("pROC")

安装完成后，加载pROC包：

library(pROC)

接下来，我们准备两个模型的预测结果，假设分别为模型A和模型B。每个模型的预测结果应该是一个包含正类和负类的预测概率向量。以下是一个示例数据：

# 模型A和模型B的预测结果
A_predictions <- c(0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 0.9)
B_predictions <- c(0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.95)

# 实际标签
labels <- c(0