如何在 R 中为 SVM 模型绘制 ROC 曲线答案

【问题标题】：How to plot a ROC curve for a SVM model in R如何在 R 中为 SVM 模型绘制 ROC 曲线
【发布时间】：2018-04-01 09:02:32
【问题描述】：

我已经使用以下代码训练和测试了一个模型

library(e1071)
library(readxl)
library(caret)

class1.svm.model <- svm(Class ~ ., data = class1.trainset,cost=20, cross=10,type="C-classification",kernel="radial",na.action=na.omit)
class1.svm.pred <- predict(class1.svm.model, class1.testset)
finalmatrix<-data.matrix(class1.svm.pred, rownames.force = F)

test<-table(pred = class1.svm.pred, true = class1.testset[,c(15768)])

confusionMatrix(test)

但无法为模型绘制 ROC 曲线。请帮助我使用正确的语法来绘制 ROC 曲线以查看我的测试数据的性能。

【问题讨论】：

你想在什么参数上绘制 ROC？
基于模型的性能，基于“tpr”，“fpr”
您可以为多个模型创建 ROC 图，尤其是当它们通过某种连续测量参数化时。看起来你只获得了一个模型，因此你有一个“tpr”和“fpr”的元组。
如果我尝试调整成本和伽玛值并尝试绘制 ROC 曲线呢？

标签： r svm roc

【解决方案1】：

绘制具有类的 SVM 的 ROC 曲线：

roc_svm_test <- roc(response = class1.trainset$Class, predictor =as.numeric(class1.svm.pred))
plot(roc_svm_test, add = TRUE,col = "red", print.auc=TRUE, print.auc.x = 0.5, print.auc.y = 0.3)
legend(0.3, 0.2, legend = c("test-svm"), lty = c(1), col = c("blue"))

【讨论】：