如何绘制knn模型的ROC曲线

Question

我正在使用ROCR包，我想知道如何在R中绘制knn模型的ROC曲线？有什么方法可以用这个包来绘制它吗？

我不知道如何将ROCR的预测功能用于knn。这是我的例子，我使用来自UCI存储库的isolet数据集，我将类属性重命名为y：

cl<-factor(isolet_training$y)
knn_isolet<-knn(isolet_training, isolet_testing, cl, k=2, prob=TRUE)

现在我的问题是，传递给ROC预测函数的参数是什么。我尝试了下面两个不起作用的替代方案：

library(ROCR)
pred_knn<-prediction(knn_isolet$y, cl)
pred_knn<-prediction(knn_isolet$y, isolet_testing$y)

Answer 1

要在此处获取ROC曲线，需要解决几个步骤。我只是要编写一些数据，因为你没有提供一种简单的方法来获取你正在使用的数据。请注意，ROCR包需要类标签为正/负，而不是因素，所以让我们这样做。

# Generate fake data
isolet_training <- sweep(matrix(rnorm(400), 40, 10), 1, rep(0:1, each=20))
isolet_testing <- sweep(matrix(rnorm(400), 40, 10), 1, rep(0:1, each=20))
# Generate class labels
cl <- cl_testing <- rep(c(-1, 1), each=20)

您现在可以训练您的知识并从"prob"属性中获取其类概率。

knn_isolet <- class::knn(isolet_training, isolet_testing, cl, k=2, prob=TRUE)
prob <- attr(knn_isolet, "prob")
# you can probably use just `knn` instead of `class::knn`,
# but for some reason it did not work for me.

但是，它们出现在ROCR不接受的表单上，因此我们需要将它们反转为-1类并重新缩放它们。

prob <- 2*ifelse(knn_isolet == "-1", 1-prob, prob) - 1

现在您可以将“概率”提供给ROCR包的函数并获得ROC曲线。

pred_knn <- prediction(prob, cl_testing)
pred_knn <- performance(pred_knn, "tpr", "fpr")
plot(pred_knn, avg= "threshold", colorize=T, lwd=3, main="Voilà, a ROC curve!")

Answer 2

pred_knn＆lt; -prediction（knn_isolet $ y，isolet_testing $ y）

这一行可以正常工作，但根据文档，两个参数都必须是向量。

首先这样做：

knn_isolet $ y＆lt; - as.vector（knn_isolet $ y，mode =＆＃34; numeric＆＃34;）

isolet_testing $ y＆lt; - as.vector（isolet_testing $ y，mode =＆＃34; numeric＆＃34;）

注意：ROCR仅支持二进制分类。因此，请检查＆＃39; knn_isolet $ y＆＃39;中的级别。和＆＃39; isolet_testing $ y＆＃39;有相同的标签。