ROC及曲线面积汇总学习
目录
ROC基础
生成模拟数据
率的计算
R语言计算测试
ROCR：
pROC
ROC绘制
单个ROC
两个ROC
Logistic回归的ROC曲线
timeROC
ROC基础
ROC曲线的横坐标是假阳性率，纵坐标是真阳性率，需要的结果是这个率表示疾病阳性的率（而不能误算为阴性的率）。
ROC阳性结果还是阴性结果？_roc曲线计算阳性阴性预测值-CSDN博客
生成模拟数据
rm(list = ls())
set.seed(1234)
#模拟数据
ca125 <- c(rnorm(10,80,20),rnorm(20,50,10))
##前10个均值为80，标准差为20的正态分布数据，后20个均值为50，标准差为10的正态分布随机数
group <- c(rep(c("肿瘤","非肿瘤"),c(10,20)))#
data <- data.frame(ca125,group)head(data)
ca125 group 1 55.85869 肿瘤 2 85.54858 肿瘤 3 101.68882 肿瘤 4 33.08605 肿瘤 5 88.58249 肿瘤 6 90.12112 肿瘤
率的计算
#设置ca125>60，判断为肿瘤
data$pre <- ifelse(data$ca125 > 60,"猜他是肿瘤","猜他不是肿瘤")
#列联表
table(data$group,data$pre)猜他不是肿瘤 猜他是肿瘤
非肿瘤 19 1
肿瘤 2 8根据这个四格表我们就能算出目前的真阳性率和假阳性率：
真阳性率：猜他是肿瘤猜对的人数 / 所有肿瘤人数
假阳性率：猜他是肿瘤猜错的人数 / 所有非肿瘤人数
真阳性率 = 8 / (2+8) = 0.8
假阳性率 = 1 / (19+1) = 0.05
如果目标结果是确定非肿瘤患者：
假阳性率：猜他不是肿瘤猜错的人数 / 所有肿瘤人数
真阳性率：猜他不是肿瘤猜对的人数 / 所有非肿瘤人数
假阳性率 = 2 / (2+8) = 0.2
真阳性率 = 19 / (19+1) = 0.95
R语言计算测试
R语言计算AUC（ROC曲线）的注意事项_r语言auc-CSDN博客
ROCR：
ROCR默认计算顺序靠后的类别的AUC。如果提供给labels的值是有序因子型变量，则排在前面的默认是阴性结果（negtive），排在后面的默认是阳性结果（positive），默认计算阳性结果（排序靠后）的AUC。如果是无序因子、数值、字符、逻辑型变量，会按照R语言的默认排序，比如按照数字大小、首字母顺序等，也是计算排序靠后的类别的AUC。
set.seed(20220840)
ca125_1 <- c(rnorm(10,80,20),rnorm(20,50,10))
ca125_2 <- c(rnorm(10,20,20),rnorm(20,70,10))
class=c(rep(1:0,c(10,20)))tumor <- c(rep(c("癌症","非癌症"),c(10,20)))df <- data.frame(`class`=class,`ca125_1`=ca125_1,`ca125_2`=ca125_2,`tumor`=tumor)
library(ROCR)pred <- prediction(predictions = ca125_1, # 预测指标labels = tumor # 真实结果)performance(pred, "auc")@y.values[[1]]
# [1] 0.075这里我们想计算癌症的AUC，而不是非癌症的AUC，手动指定顺序！
pred <- prediction(predictions = ca125_1, # 预测指标labels = tumor # 真实结果,label.ordering = c("非癌症","癌症") # 此时就是计算癌症的AUC)performance(pred, "auc")@y.values[[1]]
## [1] 0.925pROC
pROC包计算AUC也需要用来预测结果的指标以及真实结果。
这个包计算pROC略有不同，它是根据中位数来的，谁的中位数大，就计算谁的AUC，比如我们的这个例子，计算下中位数看看：
ca125_1
# 把ca125_1按照tumor的两个类别进行分组，然后分别计算中位数
tapply(ca125_1, tumor, median)
## 癌症 非癌症
## 81.34426 49.99926（肿瘤的均值大）library(pROC)
roc(response=tumor, predictor=ca125_1)
#Area under the curve: 0.925（计算结果为癌症的）ca125_2：是计算非癌症的AUC。
tapply(ca125_2, tumor, median)
## 癌症 非癌症
## 13.52771 69.69272（非肿瘤的平均数大）roc(response=tumor, predictor=ca125_2)
Data: ca125_2 in 10 controls (tumor 癌症) < 20 cases (tumor 非癌症).
Area under the curve: 0.9#需要设置levels和direction
# 此时计算的就是癌症的AUC
roc(response=tumor, predictor=ca125_2,levels=c("非癌症", "癌症"), # 这个顺序随便设定，重要的是directiondirection = "<" # 手动设定非癌症 < 癌症
)
#Data: ca125_2 in 20 controls (tumor 非癌症) < 10 cases (tumor 癌症).
#Area under the curve: 0.1ROC绘制
各章示例代码/Chapter13 临床诊断实验评价.R · 杨敏迪/Analysis of Medical data by R language - 码云 - 开源中国 (gitee.com)
单个ROC
数据为动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的检测数据和预后：s100b是一个血清指标，outcome根据格拉斯哥评分分为good（4-5分：这里最大为5） 、poor（1-3分）
rm(list = ls())
library(pROC)
data(aSAH)
roc1 <- roc(outcome ~ s100b, data = aSAH)
attributes(roc1)#查看结果包含内容
roc1$auc#
#Area under the curve: 0.7314> #求约登指数
> roc.result <- data.frame(threshold = roc1$thresholds,
+ sensitivity = roc1$sensitivities,
+ specificity = roc1$specificities)
> View(roc.result)
> roc.result$youden <- roc.result$sensitivity + roc.result$specificity - 1
> head(roc.result)threshold sensitivity specificity youden
1 -Inf 1.0000000 0.00000000 0.00000000
2 0.035 0.9756098 0.00000000 -0.02439024
3 0.045 0.9756098 0.06944444 0.04505420
4 0.055 0.9756098 0.11111111 0.08672087
5 0.065 0.9756098 0.13888889 0.11449864
6 0.075 0.9024390 0.22222222 0.12466125
> #找出约登指数最大的一行
> which.max(roc.result$youden)
[1] 18
> roc.result[18, ]threshold sensitivity specificity youden
18 0.205 0.6341463 0.8055556 0.4397019绘图
?plot.roc#查看参数细节
plot.roc(roc1, print.auc = TRUE, auc.polygon = TRUE,grid = c(0.1,0.2), grid.col = c("green","red"),auc.polygon.col = "lightblue", print.thres = TRUE)
#AUC的置信区间——DeLong法
ci.auc(roc1)
两个ROC
roc1 <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b)
roc2 <- roc(aSAH$outcome, aSAH$ndka)
#DeLong非参数方法，Venkatraman回归模型法，bootstrap重抽样法
#默认为DeLong法
#默认为两组相关检测结果AUC的比较
#独立：参数paired = FALSE
roc.test(roc1,roc2)
#绘图
plot(roc1)
lines(roc2, col = "red")
test <- roc.test(roc1, roc2)
text(0.5,0.5, labels = paste("p-value = ",round(test$p.value, 3)))
legend("bottomright",legend = c("S100b", "NDKA"),col = c("1","red"), lwd = 2)
Logistic回归的ROC曲线
二分类变量
data = infert
#建立Logistic回归模型
fit <- glm(case ~ induced + spontaneous, family = binomial, data = infert)
library(epiDisplay)
logistic.display(fit)
#ROC绘制
lroc(fit, line.col = "red", lwd = 2)
timeROC
如何绘制时间依赖性ROC曲线？ (qq.com)
参考：
1：《R语言医学数据分析实战》
2：R语言计算AUC（ROC曲线）的注意事项_r语言auc-CSDN博客
3：ROC阳性结果还是阴性结果？_roc曲线计算阳性阴性预测值-CSDN博客
4：各章示例代码/Chapter13 临床诊断实验评价.R · 杨敏迪/Analysis of Medical data by R language - 码云 - 开源中国 (gitee.com)
5：如何绘制时间依赖性ROC曲线？ (qq.com)