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我需要在单个图上绘制多个不同的 ROC 曲线。为了避免手动创建每条 ROC 曲线,我创建了一个 for 循环来自动执行此过程。但是,出于某种原因,代码仅针对名称列表中的最后一个模型输出一条曲线。谁能帮我弄清楚为什么它不起作用?请参阅下面的可重现示例:
library(pROC)
library(tidyverse)
dat_tst_2 <- data.frame(result = sample(letters[1:2], 100, replace = T))
preds_1 <- data.frame(x = runif(100),
y = runif(100))
preds_2 <- data.frame(x = runif(100),
y = runif(100))
names_preds <- c("preds_1", "preds_2")
output <- list()
for (j in 1:length(names_preds)) {
for (i in names_preds) {
roc_model <- roc(response = dat_tst_2$result,
predictor = eval(as.name(i))[,2],
levels = c("a", "b"),
plot = F)
output[[j]] <- roc_model
}
}
ggroc(output)
最佳答案
首先使用 str(output) 确保输出有多个项目。然后尝试将输出中的每个项目传递给 ggroc:
lappy( output, function (out) { png()
print (ggroc(out))
dev.off() }
关于r - 使用 for 循环绘制多条 ROC 曲线,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55881129/
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是否可以仅通过查看其 ROC 曲线来了解分类器是否过度拟合?我看到如果它的 AUC 太高(例如 98%)可能会过度拟合,但这也可能意味着分类器非常好。有没有办法区分这两种情况? 最佳答案 简短的回答:
在运行逻辑回归后,我使用以下代码绘制 ROC 曲线。 fit1 <- glm(formula=GB160M3~Behvscore, data=eflscr,family="binomial", na.
我是一名优秀的程序员,十分优秀!