ROC 函数错误 "Predictor must be numeric or ordered."

ROC function error "Predictor must be numeric or ordered."

我无法使 ROC 功能正常工作,出现错误 "Predictor must be numeric or ordered"。

我浏览了其他帖子,但没有解决我的问题。非常感谢任何帮助。

"Get data"
flying=dget("https://www.math.ntnu.no/emner/TMA4268/2019v/data/flying.dd")
ctrain=flying$ctrain
ctest=flying$ctest


library(MASS)
fly_qda=qda(diabetes~., data=ctrain)


#Test error is given below:
predict_qda=predict(fly_qda, newdata=ctest, probability=TRUE)
table_qda<-table(ctest$diabetes, predict_qda$class)
error_qda<-1-sum(diag(table_qda))/sum(table_qda)
error_qda

"ROC curve and AUC"
predict_qdatrain<-predict(fly_qda, newdata=ctrain)
roc_qda=roc(response=ctrain$diabetes, predictor= predict_qdatrain$class, plot=TRUE)
plot(roc_qda, col="red", lwd=3, main="ROC curve QDA")
auc_qda<-auc(roc_qda)

我想要绘制的 ROC 曲线和 AUC

所以假设你使用的是 pROC 包,我已经在下面修复了这个问题。错误消息意味着预测变量必须是数字类型(浮点数)或有序因子(水平顺序很重要的分类变量)。因此,为了根据您的预测对象计算 ROC 曲线,我在下面对其进行了动态转换。

其次,在您的原始代码中,您是在对原始训练集进行预测。我已将此更改为下面的测试数据。

"Get data"

flying=dget("https://www.math.ntnu.no/emner/TMA4268/2019v/data/flying.dd")
ctrain=flying$ctrain
ctest=flying$ctest


library(MASS)
library(pROC)
fly_qda=qda(diabetes~., data=ctrain)


#Test error is given below:
predict_qda=predict(fly_qda, newdata=ctest, probability=TRUE)
table_qda<-table(ctest$diabetes, predict_qda$class)
error_qda<-1-sum(diag(table_qda))/sum(table_qda)
error_qda

"ROC curve and AUC"
predict_qdatrain<-predict(fly_qda, newdata=ctrain)
roc_qda=roc(response=ctrain$diabetes, predictor= factor(predict_qdatrain$class, 
ordered = TRUE), plot=TRUE)
plot(roc_qda, col="red", lwd=3, main="ROC curve QDA")
auc_qda<-auc(roc_qda)

正如 Ollie Perkins 在他的回答中解释的那样,您收到的错误表明您正在传递一些不可排序的内容,因此不能用于 ROC 分析。 在predict.qda的情况下,class项是1s和0s的因子,表示class。

与其将 class 转换为有序预测变量,不如使用后验概率更好。让我们使用概率属于 class 1:

roc_qda <- roc(response = ctrain$diabetes, predictor = predict_qdatrain$posterior[,"1"])
plot(roc_qda, col="red", lwd=3, main="ROC curve QDA")
auc(roc_qda)

这将为您提供更平滑的曲线和更多class化阈值供您选择。