R中的ROC曲线与决策树的rpart答案

【问题标题】：ROC Curve in R with rpart for a decision treeR中的ROC曲线与决策树的rpart
【发布时间】：2020-10-05 07:26:24
【问题描述】：

我在为 rpart 包创建的决策树创建 ROC 曲线时遇到问题。我的目标是预测“y”银行营销活动的成功。最后，您可以得到“是”或“否”作为可能的答案。如何接近我的下一步 ROC 曲线图？

这是我目前的 R 代码：

library(caTools) 
library(rpart) 
library(rpart.plot) 

set.seed(1234) 
sample = sample.split(bank$y, SplitRatio = .75) 
train = subset(bank, sample==TRUE) 
test = subset(bank, sample==FALSE)

tree <-rpart(y ~.,method="class",data=train) 
tree.preds<-predict(tree, test)
tree.preds<-as.data.frame(tree.preds) 
joiner <- function(x) {if (x >= 0.5) {return("Yes") } else {return("No")}}
tree.preds$y <- sapply(tree.preds$yes, joiner) 
table(tree.preds$y, test$y) 
prp(tree)

【问题讨论】：

我稍微编辑了这个问题，使其更适合该网站。您应该始终提出一个明确的问题，而不是像以前那样保持开放。

标签： r roc rpart ctree

【解决方案1】：

首先对于 ROC 分析，您需要获得数字预测，例如概率：

predict(tree, test, type="prob")

如果您的变量有“是”和“否”作为答案，您将得到两列，并相应地标记。我会假设“是”是第二个，并将其保存为预测：

tree.preds <- predict(tree, test, type="prob")[, 2]

然后你可以把它直接插入ROC函数中，比如pROC提供的那个：

library(pROC)
tree.roc <- roc(test$y, tree.preds)
print(tree.roc)
plot(tree.roc)

【讨论】：

@Meax Louis 只编辑了我的答案。但是，如果您认为它有用，请随时接受它。