mlr3机器学习AUC的置信区间提取

如果你在mlr3拿到机器学习的预测数据

ROC 过程原理探索

假设数据

df <- data.frame(A=iris$Sepal.Length,

group=sample(x = c(0,1),size = 150,replace = T))

分组为 0,1 # 变量A为连续性变量

library(pROC)

roc_obj <- roc(df g r o u p , d f group, df group,dfA, levels = c(0, 1),ci=T)

auc(roc_obj)

ci.auc(roc_obj)

如果你直接在机器学习拿到预测数据

fit <- lm(df g r o u p d f group~df group dfA)

pre_df <- predict(fit,df)

roc_obj_2 <- roc(df$group, pre_df, levels = c(0, 1),ci=T)

auc(roc_obj_2)