ROCR包-非logistic回归的分类算法

Question

我指的是ROC链接，它解释了如何使用ROCR包绘制this曲线和其他相关的精度测量指标。作者在一开始提到了logistic回归，但是这些函数(预测，来自ROCR的性能)是否适用于其他分类算法，如SVM，决策树等？

我尝试对我的SVM模型的结果使用预测()函数，但它抛出了一个格式错误，尽管参数的类型和维度都相同。此外，我不确定如果我们尝试为这些算法设计ROC曲线，我们是否会得到像我们通常在逻辑回归中看到的形状(如this)。

Answer 1

prediction和performance函数是模型不可知的，因为它们只需要用户输入来自二进制分类器的实际值和预测值。(更准确地说，这是prediction需要的，performance将prediction输出的对象作为输入)。因此，您应该能够将这两个函数用于任何可以输出此信息的分类算法-包括逻辑回归和SVM。

话虽如此，模型预测可以有不同的格式(例如，倾向性分数与类；结果存储为numeric与factor)，您需要确保输入到prediction的内容是适当的。这可以是非常具体的，例如，虽然predictions参数可以表示连续或类信息，但它不能是一个因素。有关更多信息，请参阅函数帮助文件的“详细信息”部分。