आरओसीआर बनाम आरओसीआर के साथ आरओसी

Question

आरओसी की योजना बना रहा है और आंशिक एयूसी को पारिस्थितिकीय विशिष्ट मॉडल गुणवत्ता के मीट्रिक के रूप में माप रहा हूं। जैसा कि मैं आर में काम कर रहा हूं, मैं आरओसीआर और पीआरओसी पैकेज का उपयोग कर रहा हूं। मैं उपयोग करने के लिए एक पर बस जाऊंगा, लेकिन अभी के लिए, मैं सिर्फ यह देखना चाहता था कि उन्होंने कैसा प्रदर्शन किया, और यदि कोई मेरी आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा करता है।

ROCR

x axis: 'true positive rate' 0 -> 1 
y axis: 'false positive rate', 0 -> 1 

प्रोक

x axis: 'sensitivity' 0 -> 1 
y axis: 'specificity' 1 -> 0. 

लेकिन अगर मैं:

एक बात है कि मुझे confuses है कि, जब एक आरओसी की साजिश रचने, कुल्हाड़ियों इस प्रकार हैं है आरओसी को दोनों तरीकों का उपयोग करके साजिश करें, वे समान दिखते हैं। तो मैं सिर्फ इतना है कि इस बात की पुष्टि करना चाहते हैं:

true positive rate = sensitivity 

false positive rate = 1 - specificity. 

यहाँ एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य उदाहरण है:

obs<-rep(0:1, each=50) 
pred<-c(runif(50,min=0,max=0.8),runif(50,min=0.3,max=0.6)) 
plot(roc(obs,pred)) 

ROCRpred<-prediction(pred,obs) 
plot(performance(ROCRpred,'tpr','fpr')) 

Answer 1

पुष्टि करने के लिए, आप सही है कि सच सकारात्मक दर = संवेदनशीलता और झूठी सकारात्मक दर = 1 में कर रहे हैं - विशिष्टता । आपके उदाहरण में, जिस क्रम में आप ROCR पैकेज से आरओसीआर प्रदर्शन ऑब्जेक्ट के घटकों को साजिश करते हैं वह महत्वपूर्ण है। अंतिम पंक्ति, पहले प्रदर्शन को मापने, सच सकारात्मक दर में, 'TPR' y- अक्ष measure = 'tpr' और दूसरा प्रदर्शन को मापने, झूठी सकारात्मक दर पर प्लॉट हो जाता है, X- अक्ष x.measure = 'fpr'

plot(performance(ROCRpred, measure = 'tpr', x.measure = 'fpr')) 

Answer 2

पर साजिश रची है जहां तक ​​मुझे पता है:

TPR = sensitivity = TP/(TP/FN) -> y axis: [0, 1] 

FPR = 1 - specificity = 1 - (TN/(FP+TN)) -> x axis: [0, 1] 

लेकिन, जब ग्राफ x- अक्ष में विशिष्टता (सच नकारात्मक दर) दिखाती है तो सीमा है [1, 0]।

दोनों मामलों में, ग्राफ समान है।

आप इसे विकिपीडिया पृष्ठ में here देख सकते हैं।

plot(roc(obs,pred), legacy.axes = TRUE) 

तो आप एक उलट x- अक्ष के साथ अंत:

Answer 3

बस अगर आप अपने भूखंड कोड में निम्न शामिल हैं pROC पैकेज के लिए कहने के लिए,।