R中的ROC曲线使用rpart包？

Posted 2023-02-16

【中文标题】R中的ROC曲线使用rpart包？

【英文标题】：ROC curve in R using rpart package?

【发布时间】：2015-08-29 08:32:47

【问题描述】：

我拆分了Train 数据集和Test 数据集。

我在 R（仅火车组）中为 CART（分类树）使用了包 rpart。我想使用ROCR 包进行 ROC 分析。

变量是`n。使用'（响应变量... 1=是，0=否）：

> Pred2 = prediction(Pred.cart, Test$n.use)
Error in prediction(Pred.cart, Test$n.use) : 
  **Format of predictions is invalid.**

这是我的代码。什么是问题？什么是正确的type（"class" 或"prob"？

library(rpart)
train.cart = rpart(n.use~., data=Train, method="class")

Pred.cart = predict(train.cart, newdata = Test, type = "class")

Pred2 = prediction(Pred.cart, Test$n.use)
roc.cart = performance(Pred2, "tpr", "fpr")

【参考方案1】：

ROCR 包中的 prediction() 函数需要预测的“成功”概率以及观察到的失败与成功的因素。为了获得前者，您需要将predict(..., type = "prob") 应用于rpart 对象（即not "class"）。但是，由于这会返回一个概率矩阵，每个响应类有一列，您需要选择“成功”类列。

不幸的是，作为您的示例不可重现，我使用来自 rpart 包的 kyphosis 数据进行说明：

library("rpart")
data("kyphosis", package = "rpart")
rp <- rpart(Kyphosis ~ ., data = kyphosis)

然后您可以应用来自ROCR 的prediction() 函数。在这里，我使用的是样本内（训练）数据，但同样可以应用于样本外（测试数据）：

library("ROCR")
pred <- prediction(predict(rp, type = "prob")[, 2], kyphosis$Kyphosis)

你可以可视化ROC曲线：

plot(performance(pred, "tpr", "fpr"))
abline(0, 1, lty = 2)

或跨界的准确度：

plot(performance(pred, "acc"))

或ROCR 支持的任何其他图表和摘要。

【讨论】：

很棒的答案！您从哪里获得所有这些知识？

还有什么是“成功”类？对于kyphosis 数据集，present 的情况相当明显，但如果我们使用a 和b 结果。哪一个应该被指定为成功？

您的选择。两者都可以，您可以选择您认为更容易解释的那个。

【参考方案2】：

library("ROCR")
Pred.cart = predict(train.cart, newdata = Test, type = "prob")[,2] 
Pred2 = prediction(Pred.cart, Test$n.use) 
plot(performance(Pred2, "tpr", "fpr"))
abline(0, 1, lty = 2)

上面的代码 sn-p 将为您工作。

更多详情请参考链接： Classification Trees (R)