如何解读这条不是零开始的ROC AUC曲线？

Question

我有一条奇怪的ROC曲线，它不是从0开始的，我想知道这意味着什么？这条ROC曲线是由一个奈夫贝叶斯分类器生成的

数据集可以从这里下载。https:/drive.google.comfiled14HG2sQDeAo8iPnYcZjEXvAi7iuimKwyDview?usp=sharing。

library(tidyverse)
library(caret)
mammographic_masses<- read_csv("MyData.csv")
set.seed(123)
training.samples <- mammographic_masses$severity %>%
    createDataPartition(p = 0.8, list = FALSE)
trainData  <- mammographic_masses[training.samples, ]
testData <- mammographic_masses[-training.samples, ]
library(e1071)
nb_model = naiveBayes(as.factor(severity) ~., data=trainData)
nb_predicted <- predict(nb_model, testData)
nb_predicted <- as.numeric(levels(nb_predicted))[nb_predicted]
plotROC(testData$severity, nb_predicted)

Answer 1

我不知道你用的是哪个软件包，提供的是 plotROC 功能。

但解释的很清楚。这是个错误.

ROC曲线 始终 从左下角开始，到右上角结束。总是如此。这个规则没有例外。

下面是正确的ROC曲线，它的计算结果是由 pROC 包从您的数据。

library(pROC)
plot(roc(testData$severity, nb_predicted), print.auc = TRUE)