计算 R 中的许多 AUC答案

【问题标题】：Calculate many AUCs in R计算 R 中的许多 AUC
【发布时间】：2013-05-08 01:47:13
【问题描述】：

我对 R 很陌生。我正在使用 R 中的 ROCR 包来计算 AUC，我可以为一个预测器做这件事。我要做的是为 100 个不同的变量执行许多 AUC 计算。

到目前为止，我所做的如下：

varlist <- names(mydata)[2:101]
formlist <- lapply(varlist, function(x) paste0("prediction(",x,"mydata$V1))

但是，公式是文本格式，而 as.formula 给了我一个错误。任何帮助表示赞赏！提前致谢！

【问题讨论】：

您可以使用 for 循环并将每个值保存在向量中。此外，pROC 包会更好地解决您的问题！！！
lapply 中的函数看起来只是在输出类似prediction(varmydata$V1) 的语句。我猜你实际上想要 run 该命令。如果是这样，您可能想要lapply(varlist,function(x) prediction(mydata['x'])) 之类的东西，但如果没有可重现的情况，就很难判断。此外，您的代码似乎缺少引号。
感谢您的帮助！你用方括号解决了它（你写的是我错过了一个报价）。
@user2379487 如果您想检查它，我将其转发为答案。

标签： r roc s auc

【解决方案1】：

lapply 中的函数看起来只是在输出类似prediction(varmydata$V1) 的语句。我猜你实际上想要 run 该命令。如果是这样，您可能想要类似

lapply(varlist,function(x) prediction(mydata[x]))

但如果没有可重现的情况，就很难判断。此外，您的代码似乎缺少引号。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我理解正确，您希望使用mydata 的第一列作为预测，并将所有其他变量作为标签，一个接一个。

这是对待mydata的正确方式吗？这种方式比较少见。对于多个不同的预测（例如迭代交叉验证、不同分类器的比较），使用相同的真实标签更为常见。

但是，要回答您原来的问题：

predictions 和labels 对于ROCR::prediction 需要具有相同的形状，例如

作为矩阵

prediction (matrix (rep (mydata$V1, 10), 10), mydata [, -1])

或作为列表：

prediction (mydata [rep (1, ncol (mydata) - 1)], mydata [-1])

【讨论】：