R软件：如何画ROC曲线

> install.packages("pROC")   安装pROC包

> install.packages("ggplot2")安装ggplot2包

> library(pROC) 调用pROC包

> library(ggplot2)  安装ggplot包

> data(aSAH) 引入案例数据

> View(aSAH) 展示案例数据

> roca<-roc(aSAH$outcome,aSAH$s100b)

> rocb<-roc(aSAH$outcome,aSAH$wfns)

> rocc<-roc(aSAH$outcome,aSAH$ndka)

> auc(roca)

Area under the curve: 0.7314

> auc(rocb)

Area under the curve: 0.8237

> auc(rocc)

Area under the curve: 0.612

> plot(roca)

> plot(rocb)

> plot(rocc)

> roc.test(roca,rocb,method = "delong")  ROC曲线下面积的比较

DeLong's test for two correlated ROC curves

data:  roca and rocb

Z = -2.209, p-value = 0.02718

alternative hypothesis: true difference in AUC is not equal to 0

sample estimates:

AUC of roc1 AUC of roc2

  0.7313686   0.8236789

> g3<-ggroc(list(s100b=roca,wfns=rocb,ndka=rocc))

> g3

延伸阅读

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