计算并在曲线中添加AUC值 - 使用R语言

最新推荐文章于 2025-11-24 06:00:00 发布

代码探险狂人

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言中的pROC包来计算AUC值并绘制ROC曲线，以评估二元分类模型的性能。首先安装pROC包，然后定义真实标签和预测概率向量，接着计算ROC曲线和AUC值，最后绘制ROC曲线并展示AUC值，帮助理解模型的预测准确性。

计算并在曲线中添加AUC值 - 使用R语言

在机器学习和统计学中，AUC（Area Under the Curve）是一个常用的性能度量指标，用于评估二元分类模型的预测准确性。AUC值代表了ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）下的面积，该曲线展示了分类器在不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate）与假阳性率（False Positive Rate）之间的权衡关系。

本文将介绍如何使用R语言计算AUC值，并将其绘制在ROC曲线上。我们将使用R中的pROC包来实现这一目标。

首先，确保已经安装了pROC包。可以使用以下命令安装pROC包：

install.packages("pROC")

安装完成后，我们可以加载pROC包并开始计算AUC值和绘制ROC曲线。

# 加载pROC包
library(pROC)

# 假设我们有一组真实标签和对应的预测概率
labels <- c(0, 1, 1, 0, 1, 0)
scores <- c(0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9, 0.5)

# 使用roc函数计算ROC曲线和AUC值
roc_obj <- roc(labels, scores)
auc_value <- auc(roc_obj)

# 打印AUC值
cat("AUC值:", auc_value, "\n")

# 绘制ROC曲线
plot(roc_obj, main = "ROC曲线", xlab = "Fals

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