ROC图计算中的ROC曲线[r]

Question

我正在尝试在ggplot中创建一条ROC曲线

我自己写的函数，但是当我将我的结果与来自社区(我相信更多)的roc_curve函数的结果进行比较时，我得到了不同的结果。

我想问一下在下面的函数中哪里有错误？

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(yardstick)
n <- 300 # sample size
data <- 
data.frame(
  real = sample(c(0,1), replace=TRUE, size=n), 
  pred = sample(runif(n), replace=TRUE, size=n)
)


simple_roc <- function(labels, scores){
  labels <- labels[order(scores, decreasing=TRUE)]
  data.frame(TPR=cumsum(labels)/sum(labels), FPR=cumsum(!labels)/sum(!labels), labels)
}



simple_roc(data$real, data$pred) %>% 
  ggplot(aes(TPR, FPR)) + 
  geom_line()


yardstick::roc_curve(data, factor(real), pred) %>% 
  ggplot(aes(1 - specificity, sensitivity)) + 
  geom_line()

Answer 1

首先，您需要将ROC曲线锚定在点(0，0)和(1，1)中。

simple_roc <- function(labels, scores){
  labels <- labels[order(scores, decreasing=TRUE)]
  data.frame(
             TPR = c(0, cumsum(labels)/sum(labels), 1),
             FPR = c(0, cumsum(!labels)/sum(!labels), 1)
  )
}

那么数据在ggplot2中的呈现顺序就很重要了。反转线方向会让你离得更近一些：

yardstick::roc_curve(data, factor(real), pred) %>% 
  ggplot(aes(rev(1 - specificity), rev(sensitivity))) + 
  geom_line()