Question

我编写了自己的代码来创建ROC曲线，然后根据定义计算AUC，但是我得到了与其他软件包不同的结果，我不明白我在这里做错了什么。这是我的代码。先感谢您。

ROC.sort <- function(pred,true,vals,decreasing=FALSE){
    sorted.index <- sort(vals,index=TRUE,decreasing=decreasing)$ix
    sort.pred <- pred[sorted.index]
    sort.true <- true[sorted.index]
    return(list(sort.pred,sort.true))
}


ROC.ploter <- function(pred,true,add.to.plot=FALSE,color="black"){
    index <- which(pred == 1)
    vals <- true[index]
    n.true <- 1/length(which(vals==1))
    n.false <- 1/length(which(vals==0))
    points <- data.frame(0,0)
    last.point <- c(0,0)
    for(i in 1:length(vals)){
        if(vals[i] == 0){
            next.point <- last.point + c(n.false,0)
            last.point <- next.point
            points <- rbind(points,next.point)
        } else {
            next.point <- last.point + c(0,n.true)
            last.point <- next.point
            points <- rbind(points,next.point)
        }
    }
    if(add.to.plot){
        points(x=points[,1],y=points[,2],col=color,type="l")
    } else {
        plot(x=points[,1],y=points[,2],xlab="False Positives",ylab="True Positives",
             main= "ROC",type="l",col=color)
        points(x=c(0,1),y=c(0,1),type='l')
    }
    return(points)
}


find.auc <- function(points){
    x <- points[,1]
    y <- points[,2]
    result <- 0
    n <- length(x)
    x.prev <- x[1]
    y.prev <- y[1]
    for(i in 2:n){
        x.curr <- x[i]
        y.curr <- y[i]
        if(x.curr == x.prev){
            y.prev <- y.curr
        } else {
            result <- result + y.prev*(x.curr-x.prev)
            x.prev <- x.curr
        }
    }
    return(result)
}

这是一个有效的例子。

library(LiblineaR)
size <- 10000
truth <- rbinom(size,1,.9)
dat <- cbind(truth+rnorm(size),truth*rnorm(size))
training.index <- (1:(floor(2*size/3)))

model <- LiblineaR(data=dat[training.index,],labels=truth[training.index])
predicted <- predict(model,dat[-training.index,],decisionValues=TRUE)

pred.labs <- predicted$predictions
pred.scores <- predicted$decisionValues

sorted <- ROC.sort(pred.labs,truth[-training.index],pred.scores,decreasing=TRUE)
pts <- ROC.ploter(sorted[[1]],sorted[[2]])
auc <- find.auc(pts)
print(auc)

并在其上创建一个带有ROCR ROC曲线的图和我自己在同一图上的ROC曲线。

pred <- prediction(pred.scores, truth[testing.index])
perf <- performance(pred, measure = "tpr", x.measure = "fpr")
plot(perf, col=rainbow(10))
pts <- ROC.ploter(sorted[[1]],sorted[[2]],add.to.plot=TRUE)

罗克曲线绘图我这样做对吗？

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