Пакет pROC для вычисления AUC

Question

Глядя на пакет pROC, я немного озадачен ответом и предиктором:

ответ: коэффициент, числовой или символьный вектор ответов, обычно кодируемый 0 (контроли) и 1 (регистры). Предмет. Только два класса могут быть использованы в кривой ROC. Если вектор содержит более двух уникальных значений или если их порядок может быть неоднозначным, используйте уровни, чтобы указать, какие значения должны использоваться в качестве контрольного значения и значения регистра.

Предиктор: числовой вектор, содержащий значение каждого наблюдения. Упорядоченный коэффициент приводится к числовому.

Например, если я использую:

auc (ответ, предиктор)

Является ли ответ правдой и предсказателем того, что производит моя модель?

Моя "истина" равна 0 или 1, а вектор предиктора содержит вероятности.

Answer 1

Вы, кажется, правильно (почти) заявили. Ответ, который дает кривая ROC, заключается в том, какую степень положительной или отрицательной точности можно ожидать, если бы истина была известна. Последнее предложение, однако, является неправильным в той степени, в которой вы предлагаете: а) ответ и б) результаты измерений или оценки по вашей модели, а не вероятности. Программное обеспечение должно возвращать и составлять график чувствительности и дополнения специфических особенностей после создания серии таблиц на различных уровнях предельных значений в конкретных случаях и контролях.

Наиболее информативные графики ROC будут обозначать значения отсечки на кривой ROC. Когда я использовал этот пакет, такой маркировки не было, и я отправил на поиски другие пакеты.