我无法使 ROC 函数工作,出现错误“预测器必须是数字或有序”。
我浏览了其他帖子,但没有解决我的问题。任何帮助都受到高度赞赏。
"Get data"
flying=dget("https://www.math.ntnu.no/emner/TMA4268/2019v/data/flying.dd")
ctrain=flying$ctrain
ctest=flying$ctest
library(MASS)
fly_qda=qda(diabetes~., data=ctrain)
#Test error is given below:
predict_qda=predict(fly_qda, newdata=ctest, probability=TRUE)
table_qda<-table(ctest$diabetes, predict_qda$class)
error_qda<-1-sum(diag(table_qda))/sum(table_qda)
error_qda
"ROC curve and AUC"
predict_qdatrain<-predict(fly_qda, newdata=ctrain)
roc_qda=roc(response=ctrain$diabetes, predictor= predict_qdatrain$class, plot=TRUE)
plot(roc_qda, col="red", lwd=3, main="ROC curve QDA")
auc_qda<-auc(roc_qda)
我想要绘制的 ROC 曲线和 AUC
最佳答案
正如 Ollie Perkins 在他的回答中所解释的那样,您得到的错误表明您传递的内容不是可排序的,因此不能用于 ROC 分析。
在 predict.qda
的情况下, class
item 是 1
的一个因素s 和 0
s 表示类(class)。
与其将类转换为有序预测器,不如使用后验概率。让我们使用属于类 1
的概率:
roc_qda <- roc(response = ctrain$diabetes, predictor = predict_qdatrain$posterior[,"1"])
plot(roc_qda, col="red", lwd=3, main="ROC curve QDA")
auc(roc_qda)
这将为您提供更平滑的曲线和更多可供选择的分类阈值。
关于ROC 函数错误 "Predictor must be numeric or ordered.",我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55760669/