R语言绘制交互式ROC曲线

我会带着你远行 2023-10-14 22:07 142阅读 0赞

R语言绘制交互式ROC曲线

在机器学习中，我们经常会使用二分类模型，并且希望通过调整阈值来平衡真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）。ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）能够以可视化的方式展示模型在不同阈值下的性能。

本文将介绍如何使用R语言中的plotly库绘制交互式ROC曲线。我们将利用plotly的功能，使得用户可以通过鼠标交互地探索不同阈值下TPR和FPR的变化情况。

首先，我们需要准备一些数据来构建ROC曲线。假设我们有一个模型预测了某个疾病的患病风险，我们可以根据模型的预测结果计算出一系列不同阈值下的TPR和FPR。

  1. # 模拟数据
  2. set.seed(123)
  3. actual_labels <- sample(c(0, 1), size = 100, replace = TRUE)  # 实际标签（0代表未患病，1代表患病）
  4. predicted_prob <- runif(100)  # 模型预测的患病风险概率
  6. # 计算TPR和FPR
  7. thresholds <- seq(0, 1, by = 0.01)  # 不同阈值
  8. tpr <- numeric(length(thresholds))
  9. fpr <- numeric(length(thresholds))
  11. for (i in 1:length(thresholds)) {
  12.   predicted_labels <- ifelse(predicted_prob > thresholds[i], 1, 0)
  14.   tp <- sum(predicted_labels == 1 & actual_labels =

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