R 中的 ROC 曲线与决策树的 rpart

Question

我在为 rpart 包创建的决策树创建 ROC 曲线时遇到问题。我的目标是预测“y”银行营销事件的成功。最后，您可以获得"is"或“否”作为可能的答案。我如何处理 ROC 曲线图的下一步？

这是我目前的 R 代码:

library(caTools) 
library(rpart) 
library(rpart.plot) 

set.seed(1234) 
sample = sample.split(bank$y, SplitRatio = .75) 
train = subset(bank, sample==TRUE) 
test = subset(bank, sample==FALSE)

tree <-rpart(y ~.,method="class",data=train) 
tree.preds<-predict(tree, test)
tree.preds<-as.data.frame(tree.preds) 
joiner <- function(x) {if (x >= 0.5) {return("Yes") } else {return("No")}}
tree.preds$y <- sapply(tree.preds$yes, joiner) 
table(tree.preds$y, test$y) 
prp(tree) 

Answer 1

首先对于 ROC 分析，您需要获得数字预测，例如概率:

predict(tree, test, type="prob")

如果您的变量的答案是"is"和“否”，您将得到两列，并分别标记。我假设"is"是第二个，并将其保存为预测:

tree.preds <- predict(tree, test, type="prob")[, 2]

然后您可以将它直接插入到 ROC 函数中，例如 pROC 提供的函数:

library(pROC)
tree.roc <- roc(test$y, tree.preds)
print(tree.roc)
plot(tree.roc)