在R中使用caTools时错误的AUC

Question

我在R中使用caTools包来获取R中的AUC。现在我发现它在翻转概率时会返回相同的AUC。这不是真的正确（见下面的例子）。这有什么理论上的理由吗？

library(caTools)
p <- runif(100)
y <- rep(0,100)
y[p>0.5] <- 1
caTools::colAUC(p,y)
#        [,1]
#0 vs. 1    1
caTools::colAUC(1-p,y)
#        [,1]
#0 vs. 1    1

使用ROCR包时，结果看起来像预期的那样。

library(ROCR)
pred.rocr <- ROCR::prediction(p, y)
auc.perf  <- ROCR::performance(pred.rocr, measure = "auc")
unlist(auc.perf@y.values)
#[1] 1
pred.rocr <- ROCR::prediction(1-p, y)
auc.perf  <- ROCR::performance(pred.rocr, measure = "auc")
unlist(auc.perf@y.values)
#[1] 0

我会感激任何建议，谢谢！

Answer 1

这是因为在colAUC的最后一行，它返回Auc = pmax(Auc, 1 - Auc)。我认为没有任何错误（你只需要知道它）。事实上，作者意识到了差异，并将ROC功能与其他包进行了比较（参见此链接：https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2005-September/079513.html）。