r语言 - 如何设置不同的阈值以获取 ROC 图的多个值

Question

下面是我为构建SVM模型而编写的代码。我正在使用 ROCR 包来绘制 ROC 图。

library(e1071)
library(caret)
library(gplots)
library(ROCR)
inTraining <- createDataPartition(data$Class, p = .70, list = FALSE)
training <- data[ inTraining,]
testing  <- data[-inTraining,]
svm.model <- svm(Class ~ ., data = training,cross=10, metric="ROC",type="C-classification",kernel="linear",na.action=na.omit,probability = TRUE)
#prediction and ROC
svm.model$index
svm.pred <- predict(svm.model, testing, probability = TRUE)
c <- as.numeric(svm.pred)
c = c - 1
pred <- prediction(c, testing$Class)
perf <- performance(pred,"tpr","fpr")
plot(perf,fpr.stop=0.1)

我尝试遵循此解决方案 从 ROC 曲线获取阈值 但是，我得到的单个阈值截止值为(0.173913 0.673913)

> head(cutoffs)
cut      fpr      tpr
1 Inf 0.000000 0.000000
2   1 0.173913 0.673913
3   0 1.000000 1.000000  

如何获取多个阈值以获得不同的 Tpr 和 fpr 速率以绘制 ROC 曲线？

Answer 1

这是因为您直接预测类标签。您的预测可能如下所示：

table(svm.pred)
pred
class1     class2
28         37

因此，没有阈值可供选择来构建 ROC 曲线。

尝试进行回归(在 e1071 中，您需要确保类标签是数字(：

svm.model <- svm(as.numeric(Class) ~ ., data = training, type="eps-regression", [...])