boxplot(x2~name,da,at=c(2,6,10),add=T,names=paste(c('A','B','C'),'x2',sep='.'))
boxplot(x3~name,da,at=c(3,7,11),add=T,names=paste(c('A','B','C'),'x3',sep='.'))
框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R，相关系数R绝对值越大，颜色越深（红正，蓝负）。统计学中，P值越小相关性越显著，一般来说 一个*代表显著相关（P值为0.01，选取不同参数可能不一样）、两个**代表极显著相关（P值为0.001）、三个***代表极极显著相关（P值为0.0001）. 图中还可以看出，相关系数R的绝对值0.67（变量P50与T之间）以上的都显著相关，至少一个*。符合一般关于相关系数R值的显著性统计。
R语言利用caret包比较ROC曲线我们之前探讨了多种算法，每种算法都有优缺点，因而当我们针对具体问题去判断选择那种算法时，必须对不同的预测模型进行重做评估。为了简化这个过程，我们使用caret包来生成并比较不同的模型与性能。
操作
加载对应的包与将训练控制算法设置为10折交叉验证，重复次数为3：
library(ROCR)
library(e1071)
library("pROC")
library(caret)
library("pROC")
control = trainControl(method = "repaetedcv",
number = 10,
repeats =3,
classProbs = TRUE,
summaryFunction = twoClassSummary)
使用glm在训练数据集上训练一个分类器
glm.model = train(churn ~ .,
data= trainset,
method = "glm",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用svm在训练数据集上训练一个分类器
svm.model = train(churn ~ .,
data= trainset,
method = "svmRadial",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用rpart函数查看rpart在训练数据集上的运行情况
rpart.model = train(churn ~ .,
data = trainset,
method = "svmRadial",
metric = "ROC",
trControl = control)
使用不同的已经训练好的数据分类预测：
glm.probs = predict(glm.model,testset[,!names(testset) %in% c("churn")],type = "prob")
svm.probs = predict(svm.model,testset[,!names(testset) %in% c("churn")],type = "prob")
rpart.probs = predict(rpart.model,testset[,!names(testset) %in% c("churn")],type = "prob")
生成每个模型的ROC曲线，将它们绘制在一个图中：
glm.ROC = roc(response = testset[,c("churn")],
predictor = glm.probs$yes,
levels = levels(testset[,c("churn")]))
plot(glm.ROC,type = "S",col = "red")
svm.ROC = roc(response = testset[,c("churn")],
predictor = svm.probs$yes,
levels = levels(testset[,c("churn")]))
plot(svm.ROC,add = TRUE,col = "green")
rpart.ROC = roc(response = testset[,c("churn")],
predictor = rpart.probs$yes,
levels = levels(testset[,c("churn")]))
plot(rpart.ROC,add = TRUE,col = "blue")
三种分类器的ROC曲线
说明将不同的分类模型的ROC曲线绘制在同一个图中进行比较，设置训练过程的控制参数为重复三次的10折交叉验证，模型性能的评估参数为twoClassSummary,然后在使用glm,svm,rpart,三种不同的方法建立分类模型。
从图中可以看出，svm对训练集的预测结果（未调优）是三种分类算法里最好的。
