ggplot中有多行
我发现这个函数用于ROC计算
getROC_AUC = function(probs, true_Y){
probsSort = sort(probs, decreasing = TRUE, index.return = TRUE)
val = unlist(probsSort$x)
idx = unlist(probsSort$ix)
roc_y = true_Y[idx];
stack_x = cumsum(roc_y == 0)/sum(roc_y == 0)
stack_y = cumsum(roc_y == 1)/sum(roc_y == 1)
auc = sum((stack_x[2:length(roc_y)]-stack_x[1:length(roc_y)-1])*stack_y[2:length(roc_y)])
return(list(stack_x=stack_x, stack_y=stack_y, auc=auc))
}
我正在尝试使用此功能在同一图中绘制不同模型的ROC曲线。
我将目标变量和不同模型的概率存储在data.frame
中温度：
target Model.L Model.R Model.N Model.Comb
1 0 0.150 0.400 0.125 0.225
2 0 0.195 0.610 0.141 0.315
3 1 0.315 0.455 0.646 0.472
4 0 0.100 0.195 0.053 0.116
5 0 0.635 0.394 0.565 0.531
6 0 0.172 0.394 0.149 0.238
7 0 0.090 0.195 0.075 0.120
8 1 0.188 0.222 0.282 0.231
9 0 0.582 0.333 0.743 0.553
10 0 0.201 0.195 0.084 0.160
11 0 0.166 0.394 0.115 0.225
12 1 0.422 0.688 0.623 0.578
13 0 0.173 0.688 0.361 0.407
14 0 0.239 0.333 0.212 0.261
15 0 0.094 0.636 0.123 0.284
16 1 0.869 0.579 0.778 0.742
17 0 0.350 0.195 0.314 0.286
18 0 0.102 0.195 0.153 0.150
19 0 0.216 0.394 0.211 0.274
20 1 0.097 0.727 0.180 0.335
21 0 0.306 0.195 0.147 0.216
22 0 0.081 0.562 0.188 0.277
23 0 0.102 0.195 0.085 0.127
24 0 0.118 0.195 0.071 0.128
25 1 0.702 0.394 0.587 0.561
26 1 0.520 0.769 0.774 0.688
27 0 0.485 0.769 0.625 0.626
28 0 0.093 0.688 0.110 0.297
29 0 0.198 0.562 0.405 0.388
30 0 0.039 0.195 0.019 0.084
31 0 0.387 0.195 0.250 0.277
32 0 0.283 0.195 0.209 0.229
33 1 0.461 0.455 0.720 0.545
34 0 0.365 0.195 0.251 0.270
35 0 0.059 0.195 0.041 0.098
36 0 0.063 0.195 0.030 0.096
37 0 0.210 0.195 0.099 0.168
38 0 0.285 0.195 0.192 0.224
39 0 0.161 0.610 0.174 0.315
40 0 0.307 0.195 0.306 0.269
41 0 0.477 0.195 0.458 0.377
42 0 0.231 0.394 0.311 0.312
43 0 0.123 0.610 0.148 0.294
44 0 0.100 0.195 0.203 0.166
45 1 0.453 0.195 0.336 0.328
46 0 0.188 0.727 0.153 0.356
47 0 0.020 0.394 0.025 0.146
48 0 0.477 0.195 0.419 0.364
49 1 0.497 0.610 0.566 0.558
50 1 0.302 0.857 0.515 0.558
51 1 0.407 0.195 0.372 0.325
52 1 0.171 0.222 0.490 0.294
53 0 0.194 0.195 0.098 0.162
54 0 0.131 0.394 0.085 0.203
55 1 0.875 0.286 0.875 0.679
56 1 0.939 0.769 0.986 0.898
57 0 0.448 0.394 0.328 0.390
58 0 0.729 0.333 0.735 0.599
59 0 0.827 0.286 0.863 0.659
60 0 0.225 0.195 0.098 0.173
61 0 0.114 0.195 0.106 0.138
62 0 0.218 0.394 0.150 0.254
63 0 0.112 0.195 0.076 0.128
64 0 0.163 0.394 0.147 0.235
65 0 0.250 0.286 0.227 0.254
66 0 0.258 0.394 0.166 0.273
67 0 0.194 0.562 0.362 0.373
68 0 0.459 0.400 0.563 0.474
69 0 0.103 0.579 0.142 0.275
70 1 0.408 0.769 0.525 0.567
71 1 0.469 0.394 0.423 0.429
72 0 0.187 0.195 0.127 0.170
73 0 0.129 0.610 0.166 0.302
74 0 0.148 0.195 0.122 0.155
75 0 0.107 0.195 0.121 0.141
76 0 0.281 0.195 0.175 0.217
77 0 0.148 0.727 0.182 0.352
78 0 0.621 0.286 0.602 0.503
79 1 0.382 0.610 0.277 0.423
80 0 0.098 0.333 0.106 0.179
81 0 0.247 0.195 0.096 0.179
82 0 0.223 0.195 0.168 0.195
83 0 0.214 0.195 0.129 0.179
84 0 0.497 0.195 0.455 0.382
85 0 0.388 0.195 0.299 0.294
86 0 0.140 0.579 0.307 0.342
87 1 0.530 0.195 0.491 0.405
88 0 0.346 0.579 0.403 0.443
89 1 0.338 0.562 0.618 0.506
90 1 0.782 0.195 0.553 0.510
91 0 0.155 0.195 0.115 0.155
92 0 0.245 0.562 0.504 0.437
93 0 0.290 0.400 0.361 0.350
94 1 0.303 0.769 0.576 0.549
95 0 0.076 0.195 0.052 0.108
96 1 0.595 0.688 0.650 0.644
97 0 0.122 0.394 0.103 0.206
98 1 0.814 0.769 0.942 0.842
99 0 0.034 0.195 0.019 0.083
100 1 0.261 0.455 0.553 0.423
101 0 0.403 0.195 0.214 0.271
102 1 0.484 0.455 0.548 0.496
103 0 0.083 0.195 0.068 0.115
104 0 0.386 0.125 0.503 0.338
105 1 0.860 0.195 0.788 0.614
106 0 0.172 0.727 0.190 0.363
107 0 0.099 0.195 0.116 0.137
108 1 0.840 0.636 0.767 0.748
109 0 0.136 0.195 0.126 0.152
110 0 0.174 0.195 0.087 0.152
111 0 0.092 0.394 0.065 0.184
112 0 0.288 0.394 0.143 0.275
113 1 0.661 0.769 0.860 0.763
114 1 0.791 0.579 0.745 0.705
115 0 0.439 0.195 0.347 0.327
116 1 0.902 0.195 0.930 0.676
117 0 0.058 0.195 0.041 0.098
118 0 0.780 0.195 0.609 0.528
119 0 0.154 0.195 0.074 0.141
120 0 0.211 0.195 0.161 0.189
121 1 0.797 0.579 0.850 0.742
122 1 0.830 0.333 0.900 0.688
123 0 0.227 0.195 0.290 0.237
这是我的代码：
aList<-getROC_AUC(temp[,Names[1]],temp[,"target"])
stack_x = unlist(aList$stack_x)
stack_y = unlist(aList$stack_y)
temp.data<-data.frame(stack_x,stack_y)
p<-ggplot(temp.data,aes(x=stack_x,y=stack_y))+geom_line(aes(colour=Names[1]))+
labs(x="probability of false alarm", sub = "(1-Specificity)",y="probability of detection\n(Sensitivity)")
for(i in Names[-1]){
aList<-getROC_AUC(temp[,i],temp[,"target"])
stack_x = unlist(aList$stack_x)
stack_y = unlist(aList$stack_y)
temp.data<-data.frame(stack_x,stack_y)
p<-p+geom_line(data=temp.data,aes(x=stack_x,y=stack_y,colour=i))
}
p
这就是我得到的情节：
我如何为每个型号获得不同的颜色？
由于
1 个答案:
答案 0 :(得分：1)
考虑基础R的reshape，by和do.call将数据帧转换为长格式，以便进行分组计算以构建单个主长数据帧。根据经验，ggplot（以及任何其他数据分析需求）始终最适合长数据。
然后，必须调整您的函数以接收并返回数据帧作为by调用的do.call(rbind, ...)调用的输入参数，以便进行最终的数据帧构建。最后通过将 color 设置为 Model 变量，将主长数据帧传递到一次调用的绘图中，而不进行任何循环。
long_df <- reshape(temp, varying = names(temp)[-1], direction = "long",
timevar = "name", new.row.names = 1:10000)
# ADJUSTED FUNCTION
getROC_AUC <- function(df){
probsSort <- sort(df$Model, decreasing = TRUE, index.return = TRUE)
val <- unlist(probsSort$x)
idx <- unlist(probsSort$ix)
roc_y <- df$target[idx];
stack_x <- cumsum(roc_y == 0)/sum(roc_y == 0)
stack_y <- cumsum(roc_y == 1)/sum(roc_y == 1)
auc <- sum((stack_x[2:length(roc_y)]-stack_x[1:length(roc_y)-1])
*stack_y[2:length(roc_y)])
df <- data.frame(Model=max(df$name), stack_x, stack_y)
return(df)
}
# STACK ALL GROUPED DATAFRAMES
model_df <- do.call(rbind, unname(by(long_df, long_df$name, getROC_AUC)))
p <- ggplot(model_df, aes(x=stack_x, y=stack_y, colour=Model)) + geom_line() +
labs(x = "probability of false alarm", sub = "(1-Specificity)",
y = "probability of detection\n(Sensitivity)")
p
相关问题
最新问题
- 我写了这段代码，但我无法理解我的错误
- 我无法从一个代码实例的列表中删除 None 值，但我可以在另一个实例中。为什么它适用于一个细分市场而不适用于另一个细分市场？
- 是否有可能使 loadstring 不可能等于打印？卢阿
- java中的random.expovariate()
- Appscript 通过会议在 Google 日历中发送电子邮件和创建活动
- 为什么我的 Onclick 箭头功能在 React 中不起作用？
- 在此代码中是否有使用“this”的替代方法？
- 在 SQL Server 和 PostgreSQL 上查询，我如何从第一个表获得第二个表的可视化
- 每千个数字得到
- 更新了城市边界 KML 文件的来源？