R中多个模型组合的ROC曲线和AUC答案

【问题标题】：ROC curves and AUC of multiple model combinations in RR中多个模型组合的ROC曲线和AUC
【发布时间】：2017-08-26 00:19:59
【问题描述】：

dredge results snapshot我正在使用 MuMin 包中的疏通函数，通过逻辑回归得出多因素组合。

library(MuMIn)
AA <- dredge(Forward.model,evaluate = TRUE,rank = "AIC",m.lim = c(8,13),trace=2)
write.xlsx(AA,File location)

这会产生大约 10000 种不同的模型组合。现在我想计算所有这些组合的 AUC。 R中是否有可以做到这一点的包？我对在 R 中编写循环不是很熟悉。

【问题讨论】：

你能提供dredge函数的输出吗？或者它是什么样子的
我已经编辑了原始帖子并共享了我从疏通功能获得的输出链接。

标签： r roc auc

【解决方案1】：

我会遵循以下步骤：

1) 对于每个模型获取每个样本的预测值。让pred.mat 具有预测的矩阵，其中每行代表一个个体，每列不同的模型，y 具有二分响应变量的向量。

2) 计算每个模型的 AUC：

    # Load pROC library (install it if not)
      library(pROC)
    # Compute the AUC values
      auc.val <- apply(pred.mat,2,function(x)roc(pred=x,resp=y)$auc)

因此，auc.val 将显示每个模型的 AUC 值。

【讨论】：