使用R语言计算模型的AUC值

使用R语言计算模型的AUC值

AUC（Area Under the Curve）是一种常用的模型评估指标，用于衡量二分类模型的性能。在R语言中，我们可以使用h2o包中的函数h2o.auc来计算模型的AUC值。本文将详细介绍如何使用h2o.auc函数来计算模型的AUC值，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要安装和加载h2o包。可以通过以下代码来完成：

# 安装h2o包
install.packages("h2o")

# 加载h2o包
library(h2o)

接下来，我们需要初始化h2o集群。可以使用以下代码初始化本地集群：

# 初始化h2o集群
h2o.init()

初始化集群后，我们可以导入模型预测的概率值和真实标签值。假设我们有一个存储了模型预测概率的向量probs和一个存储了真实标签的向量labels。可以使用以下代码导入数据：

# 创建H2O数据框
data <- data.frame(probs, labels)

# 将数据转换为h2o数据框
h2o_data <- as.h2o(data)

接下来，我们可以使用h2o.auc函数计算模型的AUC值。可以使用以下代码来完成：