使用R语言中的pROC包中的plot.roc函数来可视化测试集的ROC曲线和AUC。

使用R语言中的pROC包中的plot.roc函数来可视化测试集的ROC曲线和AUC。

在机器学习领域中，评估分类模型的性能是非常重要的。ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）和AUC（Area Under the Curve）是常用的评估指标，用于衡量二分类模型的准确性。

首先，在使用pROC包之前，确保已经安装了该包。可以使用以下代码安装pROC包：

install.packages("pROC")

安装完毕后，导入pROC包：

library(pROC)

在继续之前，我们需要一些测试数据来构建ROC曲线和计算AUC。假设我们有一组实际标签和预测概率值，可以使用以下示例数据：

# 实际标签
actual <- c(1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1)
# 预测概率值
predicted <- c(0.9, 0.8, 0.6, 0.7, 0.4, 0.3, 0.5, 0.2, 0.75, 0.85)

接下来，我们可以使用plot.roc函数来创建ROC曲线并计算AUC。以下是使用pROC包绘制ROC曲线和计算AUC的代码：

# 创建ROC对象
roc_obj <- roc(actual, predicted)

#