ggplot计算中的ROC曲线[r]

Question

我正在尝试在 ggplot

中创建 ROC 曲线

我自己编写了函数，但是当我将我的结果与来自社区的 roc_curve 函数的结果（我相信更多）进行比较时，我得到了不同的结果。

请问下面函数哪里出错了？

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)。

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)
  )
}

那么在 ggplot2 中数据的显示顺序很重要。反转线的方向应该会让你更近一点：

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

ggplot计算中的ROC曲线[r]

ROC curve in ggplot calculation [r]

r

ggplot2

roc

tidyverse