用R画ROC曲线的pROC包中roc的参数response和predictor分别具体指什么呢? 如何用R语言画ROC曲线图

\u5728SPSS\u4e2d\u7ed8\u5236ROC\u66f2\u7ebf\u65f6\u7684"\u68c0\u9a8c\u53d8\u91cf"\u4e0e"\u72b6\u6001\u53d8\u91cf"\u5206\u522b\u6307\u4ec0\u4e48

\u68c0\u9a8c\u53d8\u91cf\u76f8\u5f53\u4e8e\u81ea\u53d8\u91cf\uff0c\u72b6\u6001\u53d8\u91cf\u76f8\u5f53\u4e8e\u56e0\u53d8\u91cf

\u7528auc\u547d\u4ee4\u548cplot\u547d\u4ee4\u6765\u7ed8\u5236

roc函数画图一般只用写两个参数,我一般是这样记的:
roc(label,score)
label指的是你预测出来的分类变量的类别
score是你用模型预测的变量的得分值

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    绛旓細鏈哄櫒瀛︿範妯″瀷璇勪环鎸囨爣鍙奟瀹炵幇 1.ROC鏇茬嚎 鑰冭檻涓涓簩鍒嗛棶棰橈紝鍗冲皢瀹炰緥鍒嗘垚姝g被锛坧ositive锛夋垨璐熺被锛坣egative锛夈傚涓涓簩鍒嗛棶棰樻潵璇达紝浼氬嚭鐜板洓绉嶆儏鍐点傚鏋滀竴涓疄渚嬫槸姝g被骞朵笖涔熻 棰勬祴鎴愭绫伙紝鍗充负鐪熸绫伙紙True positive锛,濡傛灉瀹炰緥鏄礋绫昏棰勬祴鎴愭绫伙紝绉颁箣涓哄亣姝g被锛團alse positive锛夈傜浉搴斿湴锛...
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