使用R语言绘制PR曲线并可视化模型结果
PR(Precision-Recall)曲线是一种常用的模型评估指标,特别适用于处理不平衡数据集的分类问题。在本文中,我们将介绍如何使用R语言绘制PR曲线,并以图表形式展示模型的性能。
首先,我们需要导入所需的R包。在这个例子中,我们将使用caret
包来训练和评估模型,pROC
包用于计算PR曲线数据点,ggplot2
包用于绘制图表。
library(caret)
library(pROC)
library(ggplot2)
接下来,我们将创建一个简单的模型来进行演示。在这里,我们使用iris
数据集的前两个类别(Setosa和Versicolor)作为二分类任务的例子。
# 导入数据集
data(iris)
# 选择前两个类别
df <- iris[iris$Species %in% c("setosa", "versicolor"), ]
# 将类别变量转换为因子
df$Species <- as.factor(df$Species)
# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(df$Spe