🎨 R语言绘制ROC曲线指南 📊

发布时间：2025-03-25 21:20:28来源：

在数据科学领域，ROC曲线是评估分类模型性能的重要工具之一。绘制ROC曲线需要一些关键数据，今天就来聊聊这些必备元素！👀

首先，你需要准备两组核心数据：实际标签（y_true）和预测概率（y_score）。实际标签是你已知的真实分类结果（如0或1），而预测概率则是模型对每个样本属于正类的概率估计。💡

接下来，在R语言中，可以使用`pROC`包或`ROCR`包来完成绘图任务。例如，加载数据后运行以下代码：

```r

library(pROC)

roc_obj <- roc(y_true ~ y_score)

plot(roc_obj, col = "blue", main = "ROC Curve")

```

这样就能轻松生成一条优雅的ROC曲线啦！🎉

最后提醒一下，绘制前务必确保数据清洗无误，避免因异常值影响结果准确性。希望这篇小贴士对你有所帮助！🚀

数据分析 ROC曲线 R语言数据可视化

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