r语言auc（R语言Auto数据集）
摘要：
本篇目录：1、R语言计算AUC(ROC曲线)的注意事项2、... 本篇目录：
- 1、R语言计算AUC(ROC曲线)的注意事项
- 2、R语言生存分析之ROC曲线(及多时间点ROC曲线)绘制并通过约登指数找最佳...
- 3、临床研究R语言:列线图(Nomogram)绘制
- 4、为什么r语言计算AUC值得到的结果是A+performance+instance?
- 5、R语言回归与分类(一):逻辑回归
- 6、【R语言】pROC绘制ROC曲线
R语言计算AUC(ROC曲线)的注意事项
1、在R语言中，计算AUC和绘制ROC曲线的潜规则需要用户注意。确保正确指定类别的顺序和方向，可以有效地解决实际应用中遇到的问题，从而得到准确的AUC值和有意义的ROC曲线。
2、TPR增长得越快，曲线越往左上凸，AUC就越大，这反映了模型的分类性能越好。通过不断修改划分阈值得到对应的FPR和TPR，并将它们画到图上，得到ROC曲线。曲线越接近左上角，曲线越陡，效果越好。在相同FPR下，TPR越大越好。AUC是一个面积值，表示ROC曲线所覆盖的区域面积。AUC的取值范围在0.5和1之间。
3、上文讲述了Cox回归和K-M生存曲线分析之后，我们继续探讨R语言中的ROC曲线（受试者工作特征曲线）绘制，以评估基因在不同时间点作为生存预测指标的性能。首先，我们从单基因单时间点分析开始，借助survivalROC包，通过survivalROC函数进行分析。结果显示，该基因的AUC值低于0.7，提示其性能一般。
4、ROC曲线是Receiver Operating Characteristic Curve的简称，中文名是受试者工作特征曲线。这一节主要来学如何绘制ROC曲线。(1)首先，ROC曲线的横坐标是假阳性率FPR，纵坐标是真阳性率TPR。
5、ROC曲线 ：接收者操作特征曲线（ receiver operating characteristic curve ），是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。
R语言生存分析之ROC曲线(及多时间点ROC曲线)绘制并通过约登指数找最佳...
首先，我们从单基因单时间点分析开始，借助survivalROC包，通过survivalROC函数进行分析。结果显示，该基因的AUC值低于0.7，提示其性能一般。然而，单个基因的表现往往有限。针对多时间点（如1年、3年、5年）的分析，我们尝试了两种方法。
在R语言中，ROC曲线和约登指数被用于评估生存相关基因在不同时间点的预测性能。通过survivalROC和timeROC包，我们可以绘制单基因和多时间点的ROC曲线，直观地了解其敏感性和特异性。单基因分析往往AUC较低，但多时间点分析可以提供更全面的信息。
ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为最佳临界值。一般统计软件会提供一个所有临界值的表，每一个临界值对应不同的灵敏度和特异度，再计算约登指数最大点对应的临界值，即最终结果。
在ROC曲线分析中，直接使用pH值作为测试变量来设定任意值的方法并不常见。ROC曲线，即接收者操作特征曲线，广泛应用于医学诊断实验，用于评估敏感性和特异性之间的关系。选择最佳截点通常是通过最大化ROC曲线下面积（或最大敏感性、最大特异性等），即约登指数来实现。
喏，最后一个表，敏感性和（1-特异性）这两列的差值就叫约登指数，选最大的那个对应的就是届值。
(3) ROC曲线上的坐标点：如下图所示，我们可以根据Coordinates of the Curve的结果可以得到一系列灵敏度和1-特异度的值。要想获得截断值，就是最接近左上角（0，0）的点所对应的坐标点，我们可以将这两列值复制到Excel表中，根据正确指数最大选出最佳临界点。
临床研究R语言:列线图(Nomogram)绘制
plot(ROC， print.auc = TRUE， auc.polygon = T， lwd = 3， max.auc.polygon = T， print.thres = T)这段代码展示了如何使用R语言绘制列线图，以及如何通过Bootstrap校正和计算ROC曲线来评估模型性能。
制作列线图通常要求有足够的研究对象数量以建立有效的预测模型。验证列线图预测能力常用内部验证法（如Bootstrap自抽样法，使用C-统计量衡量准确性）、图形校准法（通过预测生存概率与实际生存概率比较，得到预测校准曲线，理想情况下接近标准直线）和外部验证法（使用另一组数据验证模型预测效果）。
制作列线图需确保足够研究对象建立有效模型，并在内部、外部验证模型预测能力，常用方法包括内部验证法（Bootstrap自抽样）、图形校准法和外部验证法。列线图绘制简便，R软件rms程序包提供相应函数。
诺莫图，中文常称为诺莫图或者列线图。它的目的是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。它通过所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，为每个自变量的每个取值水平分配一个评分。对于每位患者，可以计算出一个总分，然后通过得分与结局发生概率之间的转换函数计算出每位患者的结局时间发生的概率。
以R自带的泰坦尼克邮轮数据集titanic3为例，数据包含乘客的生还情况以及特征。目标是利用年龄(age)、性别(sex)和客舱等级(pclass)预测乘客的生还概率。为了绘制列线图，首先需要总结数据分布，这有助于确定图的尺度。使用datadist函数可实现这一目标。然后，拟合预测模型并绘制列线图。
为什么r语言计算AUC值得到的结果是A+performance+instance?
这可能是因为你在使用R语言计算AUC值时，没有正确地指定或导入所需的库或函数。在R语言中，通常使用pROC库来计算AUC值。请确保你已经安装并加载了pROC库。你可以使用以下代码来安装和加载该库：Rinstall.packages(pROC)library(pROC)然后，你可以使用roc函数来计算AUC值。
ROCR包在计算AUC时默认计算的是顺序靠后的类别的AUC，如果输入的`labels`参数为有序因子，则排在前面的是阴性结果（negative），排在后面的默认是阳性结果（positive）。如果是无序因子、数值、字符或逻辑型变量，则按照R语言的默认排序，计算的是排序靠后的类别的AUC。
R语言回归与分类(一):逻辑回归
使用R语言，我们可以通过生成随机数来初步认识如何构建逻辑回归模型。随后，我们可以使用glm()函数对以下模拟数据进行拟合：预测结果 预测对数几率比 预测几率比 通过计算逻辑回归的混淆矩阵，我们可以评估模型的准确性：利用ROC曲线，我们可以判断分类的质量。横坐标代表假阳性率，纵坐标代表真阳性率。
伪R平方 glm函数不产生r平方值。pscl包的pR2函数可提供伪R平方。测试p值 使用卡方检验测试逻辑回归的p值，方差分析检验系数显著性，似然比检验整体模型重要性。逻辑回归示例 将因子转换为数字变量，级别为0和1。将因子转换为逻辑变量，级别为TRUE和FALSE。
最后，文章总结了多个案例研究，涉及R语言中多元Logistic逻辑回归、面板平滑转移回归、matlab中的偏最小二乘回归与主成分回归、泊松Poisson回归模型分析、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、LASSO回归、Ridge岭回归和Elastic Net模型，以及在R语言中实现Logistic逻辑回归和使用Python预测股票价格等。
逻辑回归是预测二元分类问题的一种方法，使用glm函数（广义线性模型）进行建模，使用predict函数进行预测。【3】 R语言中的排序，集合运算，reshape，以及merge总结 排序：sort()， rank()， order()分别用于排序，求秩和获取排序后的元素位置。
在数据预处理之后，我们应用了不同的分析方法，包括逻辑回归、回归树、随机森林等，以确定最佳的信用风险评估模型。首先，我们进行逻辑回归分析，使用glm()函数建立模型，并通过AUC值评估模型的性能。结果表明逻辑回归模型表现良好，但我们可以继续探索其他方法以获得更优结果。
【R语言】pROC绘制ROC曲线
1、接下来，让我们通过R语言的pROC包绘制ROC曲线。在实际操作中，你可以输入“？roc”命令查询R的帮助文档以了解roc函数的具体用法。roc函数提供了两种调用方式：第一种是通过公式将“response”（预测结果）与“predictor”（特征变量）结合；第二种是分别指定“response”和“predictor”。以下是两种方式的示例。
2、计算AUC值的95%置信区间。 循环批量画图以处理多条曲线。 根据不同AUC值设置曲线颜色，以直观区分曲线特性。 通过拼图及排版技术将多条ROC曲线整合至一张图中。
3、ROC曲线就是用来判断诊断的正确性，最理想的就是曲线下的面积为1，比较理想的状态就是曲线下的面积在0.8-0.9之间，0.5的话对实验结果没有什么影响。 提到ROC曲线，就离不开AUC(ROC曲线下面积)，其判定方法为AUC应该大于0.5。
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