R：来自 pROC 包的 AUC

Posted 2023-03-12

【中文标题】R：来自 pROC 包的 AUC

【英文标题】：R: AUC from pROC package

【发布时间】：2019-07-28 09:47:34

【问题描述】：

我最近遇到pROC 包来获取AUC。在帮助部分，他们给出了以下示例：

library("pROC")
data(aSAH)
auc(aSAH$outcome, aSAH$s100b)

在上面，outcome 是 factor，而 s100b 是 numerical。

我的问题是AUC 在这种情况下如何工作？它适用于s100b 的阈值是多少？还是没关系？

编辑 1 上面的代码生成AUC = 0.73。我如何知道选择了哪个阈值来获取此值？

【问题讨论】：

根据文档：“当使用两个向量 (response, predictor) 或公式 (response~predictor) 参数调用它时，将调用 roc 函数并且只返回 AUC。”我不确定阈值是什么意思，auc 默认使用 0 到 1 之间的所有阈值计算。您也可以查看 ?roc 了解详细信息。

@zack 感谢您的回复。我添加了更多信息。基本上，是什么决定了 AUC 的输出。

你听起来有点困惑；正如@zack 所说，AUC 是在所有可能的阈值上计算的。也许我在这里的回答会有所帮助：Getting a low ROC AUC score but a high accuracy.

【参考方案1】：

pROC 的auc 函数中的 AUC 是ROC curve 下的面积。该函数在后台首先调用roc函数，所以你所做的相当于：

myroc <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b)
auc(myroc)

ROC 曲线是通过计算所有可能阈值的敏感性和特异性获得的。您可以使用plot 函数将曲线可视化，AUC 显示为灰色：

plot(myroc, auc.polygon=TRUE)