R语言 | 多分类建模+ROC曲线绘制

文章摘要

菜鸟君在本文中向读者详细介绍了如何使用R语言构建多分类模型，并绘制ROC曲线。由于之前的视频内容被分为两部分，导致了一些小伙伴对模型输入输出和ROC曲线绘制过程中的变量感到困惑。因此，本文旨在提供一个完整的合集，从而帮助理解整个流程。

步骤概述

1. 加载R包：首先加载必要的R包，如果包已经安装，可以跳过安装步骤。
2. 加载数据集：使用R自带的iris数据集，该数据集包含5个变量，其中4个自变量和1个因变量（花的种类）。
3. 划分数据集：介绍了两种数据集划分方法，一种是使用sample函数随机抽取样本，另一种是使用caret包的createDataPartition功能。
4. 模型构建：使用rpart函数构建决策树模型，并对模型进行总结和可视化展示。
5. 模型预测：在测试集上进行预测，计算模型的预测准确率，并输出结果。
6. ROC曲线绘制：进行再次预测以获取预测概率，这是绘制ROC曲线所需的。多分类问题使用pROC包中的multiclass.roc功能，二分类问题则使用roc功能。

整个过程为读者提供了从数据预处理到模型评估的详细指南，特别是在多分类问题和ROC曲线绘制方面的实用技巧。

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