ROCR资料备忘:画带颜色区分的多条ROC曲线图

最新推荐文章于 2024-09-22 16:58:49 发布

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#ROCR #ggplot

本文介绍如何利用ROCR包在R语言中绘制ROC曲线，并展示了如何在同一图表中展示多条不同颜色的ROC曲线。通过提供的代码示例，读者可以了解到如何加载数据、创建预测对象、计算性能指标以及使用ggplot2进行可视化。

https://www.r-bloggers.com/a-small-introduction-to-the-rocr-package/
http://stackoverflow.com/questions/14085281/multiple-roc-curves-in-one-plot-rocr

library(ROCR) data(ROCR.simple) pred <- prediction( ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels ) perf <- performance( pred, "tpr", "fpr" )
library(ROCR) data(ROCR.hiv) manypred = prediction(ROCR.hiv$hiv.nn$predictions, ROCR.hiv$hiv.nn$labels) many.roc.perf = performance(manypred, measure ="tpr", x.measure = "fpr") plot(many.roc.perf, col=1:10) abline(a=0, b= 1)

final 方案：
有颜色区分的多条ROC曲线画法：

library(ROCR)
data(ROCR.simple)
preds <- cbind(p1 = ROCR.simple$predictions, p2 = abs(ROCR.simple$predictions + rnorm(length(ROCR.simple$predictions), 0, 0.1)))

pred.mat <- prediction(preds, labels = matrix(ROCR.simple$labels, 
            nrow = length(ROCR.simple$labels), ncol = 2) )

perf.mat <- performance(pred.mat, "tpr", "fpr")

library(ggplot2)
df <- data.frame(Curve=as.factor(rep(c(1,2), each=length(perf.mat@x.values[[1]]))), 
                 FalsePositive=c(perf.mat@x.values[[1]],perf.mat@x.values[[2]]),
                 TruePositive=c(perf.mat@y.values[[1]],perf.mat@y.values[[2]]))
plt <- ggplot(df, aes(x=FalsePositive, y=TruePositive, color=Curve)) + geom_line()
print(plt)