使用R语言计算和可视化校准曲线

使用R语言计算和可视化校准曲线

在R语言中，我们可以使用calibrate函数来计算和可视化校准曲线。校准曲线是一种评估分类模型预测概率的工具，它可以帮助我们了解模型的准确性和可靠性。

下面是一个使用calibrate函数的示例代码：

# 导入所需的包
library(calibrate)

# 创建一个二分类模型
model <- glm(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width, data = iris, family = "binomial")

# 提取模型的预测概率
probabilities <- predict(model, type = "response")

# 创建一个带有真实标签和预测概率的数据框
data <- data.frame(observed = iris$Species, predicted = probabilities)

# 使用calibrate函数计算校准曲线
calibration_curve <- calibrate(data, method = "binning", n_bins = 10)

# 打印校准曲线的结果
print(calibration_curve)

# 可视化校准曲线
plot(calibration_curve, xlab = "Mean predicted value", ylab = "Fraction of positives",
     main = "Calibration Curve")

在上面的代码中，我们首先导入了