为什么我的ROC曲线看起来像V？

Question

newpred <- c(1, 0 ,0 ,1 ,0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 
0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0,0, 1, 0, 0, 
0, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 
0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 
1,0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 
1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0)      


     newlab <- c(0, 0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,1 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0, 
        0, 0 ,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
        0 ,0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
        0, 1 ,0, 0 ,0, 0 ,0, 0 ,1, 0 ,0, 0 ,0, 0 ,0, 
        0, 0 ,1 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,1, 
        0 ,1, 0 ,1, 0 ,0, 0 ,0, 0 ,0, 0 ,0, 0 ,0, 0 ,0) 

所以第一个向量是我的预测和第二向量是参考。我不明白为什么我的曲线看起来像一个V.我从来没有看到一个ROC曲线看起来像这样！我的顾问希望我添加点数，以便通过添加更多点来使图形更平滑/更曲线。我尝试使用pROC进行图形绘制，但我可以添加的唯一参数是预测和参考。

我也试图与ROCR

print.cutoffs.at=seq(0,1,by=0.1), text.adj=c(-0.2,1.7)) 

，并得到这个

如何平滑曲线或增加更多的点？

Answer 1

的ROC曲线是指一种用于检查概率分类器的性能，这意味着一个输出响应变量是你从预测概率去任何A类或B类

方式的概率到硬盘预测类标签是通过设定一个临界点：如果A类是预测的概率大于截止时，则分配给它的标签A.否则它分配B.

通常人们使用的值0.5的截止点，以便将观察分配给具有最高概率的类别。但是，没有什么能阻止您使用不同的截止值。如果使用较高的截止值，例如0.9，那么您将看到分配给A的观察数很少 - 这就像告诉您的分类器将其标记为A，只有当它非常确信这是正确的值时。反之亦然，如果你使用低截止频率 - 在这种情况下，只有当你非常确定B是正确的值时，才会将其标记为B.

ROC图基本上是由滑动的截止值从0到1，并观察结果的预测标签如何与实际进行比较。但是，这假定您首先有一个潜在的概率预测。你只有预测标签，这就是你的情节退化的原因。