R和随机森林:插入和pROC如何处理正负类？

Question

在过去的几天中，我一直在分析R实现随机森林的性能和可用的不同工具，以便获得：

• AUC
• 敏感度
• 特异性

因此，我使用了两种不同的方法：

• pROC库中的mroc和协弦，以获得模型在不同截止点的性能。
• confusionMatrix从插入库获得模型的最优性能(AUC，准确性，敏感性，特异性，.)

关键是我已经意识到这两种方法之间有一些不同。

我开发了以下代码：

suppressMessages(library(randomForest))
suppressMessages(library(pROC))
suppressMessages(library(caret))

set.seed(100)

t_x <- as.data.frame(matrix(runif(100),ncol=10))
t_y <- factor(sample(c("A","B"), 10, replace = T), levels=c("A","B"))

v_x  <- as.data.frame(matrix(runif(50),ncol=10))
v_y <- factor(sample(c("A","B"), 5, replace = T), levels=c("A","B"))

model <- randomForest(t_x, t_y, ntree=1000, importance=T);
prob.out <- predict(model, v_x, type="prob")[,1];
prediction.out <- predict(model, v_x, type="response");

mroc <- roc(v_y,prob.out,plot=F)

results <- coords(mroc,seq(0, 1, by = 0.01),input=c("threshold"),ret=c("sensitivity","specificity","ppv","npv"))

accuracyData <- confusionMatrix(prediction.out,v_y)

如果您比较结果和变量，您会发现敏感性和特异性之间的关系正好相反。

也就是说，confusionMatrix的结果是：

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction A B
         A 1 1
         B 2 1

               Accuracy : 0.4             
                 95% CI : (0.0527, 0.8534)
    No Information Rate : 0.6             
    P-Value [Acc > NIR] : 0.913           

                  Kappa : -0.1538         
 Mcnemar's Test P-Value : 1.000           

            Sensitivity : 0.3333          
            Specificity : 0.5000          
         Pos Pred Value : 0.5000          
         Neg Pred Value : 0.3333          
             Prevalence : 0.6000          
         Detection Rate : 0.2000          
   Detection Prevalence : 0.4000          
      Balanced Accuracy : 0.4167          

       'Positive' Class : A 

但是，如果我在计算和弦时寻找这样的敏感性和特异性，我会发现它们被交换了：

     sensitivity specificity       ppv       npv
0.32         0.5   0.3333333 0.3333333 0.5000000

显然，敏感性和特异性在同系物和confusionMatrix中是相反的。

考虑到confusionMatrix正确地识别了阳性类，我假设这是对敏感性和特异性的良好解释。

我的问题是:有没有办法强迫和弦以我想要的方式来解释正负两类？

Answer 1

如果您查看confusionMatrix的输出，可以看到以下内容：

       'Positive' Class : A 

现在看看mroc，B类被看作是正类：

Data: prob.out in 3 controls (v_y A) < 2 cases (v_y B).

基本上，pROC认为你的因素的水平是消极的，正的，而caret则恰恰相反。您可以使用pROC显式地指定您的级别以获得相同的行为：

mroc <- roc(v_y,prob.out,plot=F, levels = c("B", "A"))

或者取决于您喜欢的行为，使用positive参数confusionMatrix

accuracyData <- confusionMatrix(prediction.out,v_y, positive = "B")

Answer 2

尝试一下，使用这两种方法就可以得到相同的结果(这都是关于正负类因素级别的)：

accuracyData <- confusionMatrix(prediction.out,v_y, positive='A')
accuracyData



Confusion Matrix and Statistics

             Reference
    Prediction A B
             A 1 0
             B 2 2                         

             Accuracy : 0.6             
                 95% CI : (0.1466, 0.9473)
    No Information Rate : 0.6             
    P-Value [Acc > NIR] : 0.6826          

                  Kappa : 0.2857          
 Mcnemar's Test P-Value : 0.4795          

            Sensitivity : 0.3333          
            Specificity : 1.0000          
         Pos Pred Value : 1.0000          
         Neg Pred Value : 0.5000          
             Prevalence : 0.6000          
         Detection Rate : 0.2000          
   Detection Prevalence : 0.2000          
      Balanced Accuracy : 0.6667          

       'Positive' Class : A   


mroc <- roc(v_y,prob.out,plot=F, levels=c("B", "A"))
results <- coords(mroc, 0.49, "threshold", ret=c("specificity", "sensitivity", "accuracy",
                                      "tn", "tp", "fn", "fp", "npv", "ppv", "1-specificity",
                                      "1-sensitivity", "1-accuracy", "1-npv", "1-ppv"))
results 

specificity   sensitivity      accuracy            tn            tp            fn            fp           npv           ppv 1-specificity 
    1.0000000     0.3333333     0.6000000     2.0000000     1.0000000     2.0000000     0.0000000     0.5000000     1.0000000     0.0000000 
1-sensitivity    1-accuracy         1-npv         1-ppv 
    0.6666667     0.4000000     0.5000000     0.0000000