R软件：如何画ROC曲线

> install.packages('pROC')   安装pROC包

> install.packages('ggplot2')安装ggplot2包

> library(pROC) 调用pROC包

> library(ggplot2)  安装ggplot包

> data(aSAH) 引入案例数据

> View(aSAH) 展示案例数据

> roca<>

> rocb<>

> rocc<>

> auc(roca)

Area under the curve: 0.7314

> auc(rocb)

Area under the curve: 0.8237

> auc(rocc)

Area under the curve: 0.612

> plot(roca)

> plot(rocb)

> plot(rocc)

> roc.test(roca,rocb,method = 'delong')  ROC曲线下面积的比较

DeLong's test for two correlated ROC curves

data:  roca and rocb

Z = -2.209, p-value = 0.02718

alternative hypothesis: true difference in AUC is not equal to 0

sample estimates:

AUC of roc1 AUC of roc2

  0.7313686   0.8236789

> g3<>

> g3

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