如果 R 编程语言未安装 pROC 包，则可以通过运行以下代码来安装它：
安装 pROC 软件包后，可以通过首先使用以下代码加载 pROC 软件包来使用 roc 函数：
然后，您可以调用 roc 函数并向其传递必要的参数，以计算数据的接收器工作特征 （ROC） 曲线。例如，如果调用了真标签向量，并调用了预测概率向量，则可以使用以下代码计算 ROC 曲线：true_labelspred_probs
这将创建一个名为包含 ROC 曲线数据的对象。然后，您可以使用该函数绘制 ROC 曲线，如下所示：roc_curveplot
或者，您可以使用 pROC 包中的函数为 ROC 曲线创建 ggplot 对象，如果需要，可以进一步自定义该对象。下面是如何使用该函数的示例：ggrocggroc
这将创建一个名为 ggplot 的对象，然后您可以使用该函数显示该对象，如下所示：roc_plotprint
我希望这有帮助！如果您有任何其他问题，请告诉我。
回答不易望请采纳
cal_metrics <- function(label, pred){
roc.p=pROC::roc(label, pred,ci =T)
if (roc.p$auc>0.5){
cutoff=roc.p$thresholds[which.max(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]
sensitivity=roc.p$sensitivities[which.max(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]
specificity=roc.p$specificities[which.max(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]
ci = roc.p$ci
df=data.frame(type='positive classification',
auc=round(roc.p$auc,3),cutoff=cutoff,
sensitivity=sensitivity,specificity=specificity,ci_lower = ci[1],ci_upper=ci[3])
return(df)
}
else{
cutoff=roc.p$thresholds[which.min(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]
sensitivity=roc.p$sensitivities[which.min(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]
specificity=roc.p$specificities[which.min(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]
ci = roc.p$ci
df=data.frame(type='negative classification',
auc=1-round(roc.p$auc,3),cutoff=cutoff,
sensitivity=1-sensitivity,specificity=1-specificity,ci_lower = ci[1],ci_upper=ci[3])
return(df)
}
}
