使用WVPlots包绘制ROC曲线并计算AUC值 R语言

使用WVPlots包绘制ROC曲线并计算AUC值 R语言

在机器学习中，评估分类模型的性能是非常重要的。其中，ROC曲线和AUC值是常用的评估指标之一。在R语言中，我们可以使用WVPlots包来绘制ROC曲线并计算AUC值。

首先，我们需要安装WVPlots包并加载所需的库：

install.packages("WVPlots")
library(WVPlots)

接下来，我们需要准备一组真实标签（ground truth）和预测概率。假设我们有一个名为predictions的向量，其中包含模型的预测概率，以及一个名为labels的向量，其中包含与预测结果相对应的真实标签。

# 示例数据
predictions <- c(0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9)
labels <- c(0, 0, 1, 1, 1)

现在，我们可以使用roc_curve()函数计算ROC曲线的数据点。该函数将预测概率和真实标签作为输入，并返回FPR（False Positive Rate）和TPR（True Positive Rate）。

# 计算ROC曲线数据点
roc_data <- roc_curve(predictions, labels)

接下来，我们可以使用plot_roc()</