使用ROCR软件包计算精确率召回曲线的AUC值

Question

如何使用ROCR包获取精度召回曲线的AUC值？

library(ROCR)
data(ROCR.simple)
pred <- prediction( ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels)
perf <- performance(pred,"tpr","fpr")
plot(perf)
## precision/recall curve (x-axis: recall, y-axis: precision)
perf1 <- performance(pred, "prec", "rec")
plot(perf1)

- Newbie

Answer 1

您可以先获取精准度（precision）和召回率（recall）的值。

x <- [e-mail][[1]] # Recall values
y <- [e-mail][[1]] # Precision values

然后，使用计算曲线下面积中的任何一种方法计算曲线下面积。

- user2715182

Answer 2

看起来ROCR有两个度量标准：auc和aucpr。以下内容适用于我：

对于ROC：

perfauc <- performance(pred, "auc")

针对公共关系

perf1auc <- performance(pred, "aucpr")

- user72036

Answer 3

ROCR可以直接计算AUC：

perf <- performance(pred, "auc")

获取AUC

[e-mail][[1]]

- USER_1

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@user-1，如何获取精确率召回曲线的AUC值？ - Newbie

那不是你最初的问题吗？ - USER_1

@user-1：在上面的示例代码中，perf 是我的 ROC 图，perf1 是我的 Precision-Recall 图。它们都使用相同的 pred 对象来计算曲线。我认为你给出的答案是 ROC 图的 AUC 而不是 Precision-Recall 图的。请问你能指导我如何获得它吗？ - Newbie

这是如何操作的（您需要集成该函数）：`f <- approxfun(data.frame([e-mail] , [e-mail]) )auc <- integrate(f, 0, 1)$value` - USER_1

另外，来自不同的包：{PerfMeas}中的AUPRC()函数。 - USER_1