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曲線下のRロジスティック回帰面積

この page を使用してロジスティック回帰を実行しています。私のコードは以下の通りです。

mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
mylogit <- glm(admit ~ gre, data = mydata, family = "binomial")
summary(mylogit)
prob=predict(mylogit,type=c("response"))
mydata$prob=prob

このコードを実行した後、mydataデータフレームには「admit」と「prob」の2つの列があります。これらの2つの列はROC曲線を取得するのに十分ではありませんか？

ROC曲線を取得するにはどうすればよいですか。

第二に、mydataを見ると、モデルはadmit=1の確率を予測しているようです。

あれは正しいですか？

モデルが予測している特定のイベントを見つける方法

ありがとう

更新：以下の3つのコマンドが非常に役立つようです。それらは、最大の精度を持つカットオフを提供し、ROC曲線を取得するのに役立ちます。

coords(g, "best")

mydata$prediction=ifelse(prob>=0.3126844,1,0)

confusionMatrix(mydata$prediction,mydata$admit
rregressionrocconfusion-matrix
13
user2543622

ROC曲線は、予測と回答のランクを比較します。したがって、次のようにパッケージpROCを使用してROC曲線を評価できます。

mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
mylogit <- glm(admit ~ gre, data = mydata, family = "binomial")
summary(mylogit)
prob=predict(mylogit,type=c("response"))
mydata$prob=prob
library(pROC)
g <- roc(admit ~ prob, data = mydata)
plot(g)
28
wush978

rOC曲線をプロットする別の方法...

library(Deducer)
modelfit <- glm(formula=admit ~ gre + gpa, family=binomial(), data=mydata, na.action=na.omit)
rocplot(modelfit)
8
Manoj Kumar
#Another way to plot ROC

mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")   
mylogit <- glm(admit ~ gre, data = mydata, family = "binomial")    
summary(mylogit)     
prob=predict(mylogit,type=c("response"))    
library("ROCR")    
pred <- prediction(prob, mydata$admit)    
perf <- performance(pred, measure = "tpr", x.measure = "fpr")     
plot(perf, col=Rainbow(7), main="ROC curve Admissions", xlab="Specificity", 
     ylab="Sensitivity")    
abline(0, 1) #add a 45 degree line
2
Conny