使用rpart包的R中的ROC曲线？

Question

我分割了Train数据集和Test数据集。

我在R（仅列车集）中使用了一个包rpart来表示CART（分类树）。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。有什么问题？什么是正确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")

Answer 1

prediction()包中的ROCR函数需要预测的“成功”概率和观察到的失败与成功的因素。要获得前者，您需要将predict(..., type = "prob")应用于rpart对象（即不 "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，您的示例无法重现我使用kyphosis包中的rpart数据进行说明：

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

然后，您可以应用prediction()中的ROCR功能。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（测试数据）：

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

您可以看到ROC曲线：

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

截止日期的准确度：

plot(performance(pred, "acc"))

或ROCR支持的任何其他图表和摘要。

Answer 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)

以上代码段适合您。

有关详细信息，请参阅链接： Classification Trees (R)