具有Logistic回归的RoC曲线

Question

我想知道如何用R绘制ROC图。 我创建了一个具有k-fold交叉验证的逻辑回归模型。

dt3 - 主要数据集

dt3Training - 从主数据集

进行的训练拆分

dt3Test - 从主数据集

进行测试分割

以下是用于逻辑回归的代码：

ctrl<- trainControl (method="repeatedcv", number = 10, repeats =5, savePredictions="TRUE"

modelfit <- train (Attrition~., data=dt3, method="glm", family="binomial", trControl=ctrl)

pred = predict (modelfit, newdata=dt3Test)

confusionMatrix(data=pred, dt3Test$Attrition)

我的问题是，pred不会显示为预测，而是显示为数据表。因此，下面的代码会出错。

perf1 <- performance(pred,"tpr","fpr")

plot(perf1)

如果你能帮助我，我将非常感激。

更新：查看k-fold cross validation - how to get the prediction automatically?后，我将代码更改为以下内容：

library("caret", lib.loc="~/R/win-library/3.4")
load (df) ## load main dataset "df"
tc <- trainControl("cv",10,savePred=T) ##create folds
(fit<-train(Attrition~.,data=df,method="glm",family="binomial",trControl=tc)) ##train model, predict Attrition with all other variables

我想尝试下面的克劳斯威尔克的代码，但我感到困惑，因为我只有我的主要数据（df）和我的模型（适合）。

data.frame(predictor = predict(fit, df),
known.truth = fit$Attrition,
model = "fit") 

或

data.frame(predictor = predict(fit, tc),
known.truth = tc$Attrition,
model = "fit") 

很抱歉，如果我问一个非常愚蠢的问题，但我没有太多时间让我的项目完成。我以前没有R的经验。

Answer 1

由于您没有提供可重现的示例，我将使用不同的数据集和模型。对于ggplot2，包plotROC提供了适用于任何拟合模型的通用ROC绘图功能。您只需将已知的事实和预测的概率（或其他数字预测变量）放入数据框中，然后交给geom。示例如下。

library(MASS) # for Pima data sets
library(ggplot2)
library(plotROC)

# train model on training data
glm.out.train <- glm(type ~ npreg + glu + bp + bmi + age,
                     data = Pima.tr,
                     family = binomial)

# combine linear predictor and known truth for training and test datasets into one data frame
df <- rbind(data.frame(predictor = predict(glm.out.train, Pima.tr),
                       known.truth = Pima.tr$type,
                       model = "train"),
            data.frame(predictor = predict(glm.out.train, Pima.te),
                       known.truth = Pima.te$type,
                       model = "test"))

# the aesthetic names are not the most intuitive
# `d` (disease) holds the known truth
# `m` (marker) holds the predictor values 
ggplot(df, aes(d = known.truth, m = predictor, color = model)) + 
  geom_roc(n.cuts = 0)

Answer 2

我找到了绘制ROC曲线的方法 - 我将从一开始就写下代码 - 创建模型然后是ROC曲线：

使用k折叠创建逻辑回归：

library("caret", lib.loc="~/R/win-library/3.4")
load (df) 
## load main dataset "df"

tc <- trainControl("cv",10,savePred=T)
##create folds

(fit<-train   (Attrition~.,data=df,method="glm",family="binomial",trControl=tc)) 
##train model, predict Attrition with all other variables

对于ROC曲线：

library(ggplot2)
library(ROCR)

predict0 <- predict(fit, type = 'raw')

ROCRpred0 <- prediction(as.numeric(predict0),as.numeric(df$Attrition))

ROCRperf0<- performance(ROCRpred0, 'tpr', 'fpr')

plot(ROCRperf0, colorize=TRUE, text.adj=c(-0.2,1.7))

我可以使用此代码获得一个情节，我希望我可以帮助其他有相同问题的人。Sample ROC Curve - discrete values