我最近遇到了pROC包来获得AUC。在帮助部分中,他们给出以下示例:
pROC
AUC
library("pROC") data(aSAH) auc(aSAH$outcome, aSAH$s100b)
在上面,outcome是factor而s100b是numerical。
outcome
factor
s100b
numerical
我的问题是AUC在这种情况下是如何工作的?它适用于s100b的门槛是多少?或者没关系?
编辑1上面的代码导致AUC = 0.73。我如何知道选择哪个阈值来获得此值?
AUC = 0.73
pROC的auc函数中的AUC是ROC curve下的面积。在幕后,该函数首先调用roc函数,所以你所做的相当于:
auc
roc
myroc <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b) auc(myroc)
通过计算所有可能阈值的灵敏度和特异性来获得ROC曲线。您可以使用plot函数显示曲线,AUC显示为灰色:
plot
plot(myroc, auc.polygon=TRUE)