Я рисую ROC и измеряю частичную AUC как показатель качества экологической ниши. Когда я работаю в R, я использую ROCR и пакеты pROC. Я соглашусь на один, чтобы использовать, но пока, я просто хотел посмотреть, как они выполняются, и если кто-то удовлетворит мои потребности лучше.
Меня смущает одна вещь: при построении ROC оси следующие:
ROCR
x axis: 'true positive rate' 0 -> 1
y axis: 'false positive rate', 0 -> 1
Proc
x axis: 'sensitivity' 0 -> 1
y axis: 'specificity' 1 -> 0.
Но если я рисую ROC, используя оба метода, они выглядят одинаково. Поэтому я просто хочу подтвердить, что:
true positive rate = sensitivity
false positive rate = 1 - specificity.
Вот пример воспроизводимости:
obs<-rep(0:1, each=50)
pred<-c(runif(50,min=0,max=0.8),runif(50,min=0.3,max=0.6))
plot(roc(obs,pred))
ROCRpred<-prediction(pred,obs)
plot(performance(ROCRpred,'tpr','fpr'))