ROC函数的输入应该是什么预测格式

Question

我正在尝试计算二进制 (0,1) 目标变量与决策树预测的 ROC。

当我将预测值设置为二进制时，它给了我以下错误：

> roc(as.numeric(pred),as.numeric(data$target))

Setting levels: control = 0, case = 1
Setting direction: controls < cases

当我将预测值设置为概率时，它给了我以下错误：

> roc(pred[,2],as.numeric(data$target))

'response' has more than two levels. Consider setting 'levels' 
explicitly or using 'multiclass.roc' insteadSetting levels: 
control = 0.166666666666667, case = 0.232876712328767
Setting direction: controls < cases

所以我很困惑我应该为预测设置什么格式以便正确计算 ROC？为什么我的函数会显示这些错误？

Answer 1

如果您查看pROC's roc function documentation，您会看到正式定义具有以下形式：

## Default S3 method:
roc(response, predictor, [...]

因此，预测是第二个参数，而不是您使用的第一个参数。因此，您的调用应如下所示：

roc(data$target, pred[,2])

如果您忘记了顺序，您可以随时使用命名参数来忽略顺序：

roc(predictor = pred[,2], response = data$target)

另请注意，将响应转换为数字向量不是必需的，甚至不推荐，因此我从上面的调用中删除了as.numeric。