ROCR包 - 除逻辑回归之外的分类算法

Question

我指的是this链接，它解释了ROCR包用于绘制ROC曲线和其他相关精度测量指标的用法。作者在开始时提到了逻辑回归，但这些函数（预测，ROCR的性能）是否适用于其他分类算法，如SVM，决策树等？

我尝试使用带有SVM模型结果的prediction（）函数，但尽管参数类型和维度相同，但它仍然抛出了格式错误。此外，我不确定如果我们尝试为这些算法提供ROC曲线，我们会得到一个类似于我们通常使用逻辑回归看到的形状（如this）。

Answer 1

prediction和performance函数在模型上是不可知的，因为它们只需要用户从二元分类器输入实际值和预测值。 （更确切地说，这是prediction所要求的，performance将prediction输出的对象作为输入。因此，您应该能够将这两个函数用于可以输出此信息的任何分类算法 - 包括逻辑回归和SVM。

话虽如此，模型预测可以采用不同的格式（例如，倾向得分与类别;结果存储为numeric与factor），并且您需要确保您输入prediction的内容是合适的。这可能非常具体，例如，虽然predictions参数可以表示连续或类信息，但它不能成为一个因素。有关详细信息，请参阅函数帮助文件的“详细信息”部分。