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Ich habe eine logistische Regression durchgeführt und eine ROC-Kurve in R gezeichnet. Ich möchte die x- und y-Achsenbeschriftungen ändern, habe aber Probleme damit. Ich habe es geschafft, die vorherigen Achsen zu unterdrücken, aber ich kann nicht die neuen anzeigen, die ich erstellt habe. Wie Sie unten sehen können, möchte ich, dass die Y-Achsen (links) in Schritten von 20 von 0 - 100 laufen. Ich mache eindeutig etwas falsch, aber ich bin mir nicht sicher, was. Ihre Hilfe würde sehr geschätzt werden.Ändern der X-Achsenbeschriftungen auf der ROC-Kurve
plot(roc.val, xlab = "Specificity (%)", ylab = "Sensitivity (%)", axes = FALSE)
axis(2, at=seq(0,100, by=20))
Wenn ich diesen Code ausführen, komme ich mit einer Zahl, die so aussieht;
Ich finde, dass viele Analysten ROC-Kurven ohne einen echten Grund verwenden. Ich sehe sie nicht als Einsichten oder verwertbare Intelligenz. Nur einige unaufgeforderte Ratschläge, um die Notwendigkeit solcher Kurven zu hinterfragen. Wenn Sie die reine Diskriminierungsfähigkeit des logistischen Modells messen wollen, können Sie den $ c $ -Index (Konkordanzwahrscheinlichkeit) verwenden, der zufällig der Fläche unter der ROC-Kurve entspricht. Die 'lrm'-Funktion des R'rms-Pakets bietet Ihnen diese und viele weitere Indizes für die Leistung logistischer Modelle. –
Hallo Frank, ich benutze die AUC allerdings glaube ich, dass es wichtig ist, die AUC auch visuell anzuzeigen, deshalb ist die ROC-Kurve erforderlich. –
Benötigt von wem? Welche Einsicht bietet es? Ich habe Tausende von diesen Kurven gesehen und habe nie wegen ihnen gehandelt. Sie laden auch die schreckliche Praxis der Schwellenwertbildung ein. –