R中逻辑回归模型的ROC曲线问题答案

【问题标题】：Issues with ROC curves of logistic regression model in RR中逻辑回归模型的ROC曲线问题
【发布时间】：2020-06-11 15:00:39
【问题描述】：

我对我的数据进行了一些分析，但我发现所有 ROC 图的阈值点都合并在图的底部。是数据本身的问题还是使用的包的问题？

library(ROCR)
ROCRPred = prediction(res2, test_set$WRF)
ROCRPref <- performance(ROCRPred,"tpr","fpr")
plot(ROCRPref, colorize=TRUE, print.cutoffs.at=seq(0.1,by = 0.1))

【问题讨论】：

标签： r roc

【解决方案1】：

您为什么选择 0.1 和 1 之间的截止值？

print.cutoffs.at=seq(0.1,by = 0.1)

您需要使它们适应您的数据。例如，您可以使用分位数：

plot(ROCRPref, colorize=TRUE, print.cutoffs.at=quantile(res2))

【讨论】：

非常感谢您的回复。我实际上是 R 编程的新学习者，我在 youtube 上看到了这个过程，我可以说这对我来说很难遵循。有太多的公式要处理。无论如何感谢您的回复
@davegas100 很高兴听到我能提供帮助。如果这回答了您的问题，请不要忘记接受它；）

【解决方案2】：

由于绘图中的参数“print.cutoffs.at”，我认为“阈值点被合并在图表的底部”。

根据文档 print.cutoffs.at:-这个向量指定了应该在相应曲线位置沿曲线打印为文本的截止值。

正如@Calimo 在他的回答中提到的根据数据调整阈值。

【讨论】：