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私は種のセットの生態学的ニッチモデルを生成しています。生態学的ニッチ品質の指標としてAUCを使用したいと思います。 Maxentを開発したSteven PhillipsはRのAUCを計算するためのMaxentのマニュアルにコードを提供していますが、私は部分AUC比をより堅牢で概念的に健全な指標として報告しています。私はROCR Rパッケージを使って部分AUCを計算する方法を理解していると思いますが、どのようにAUC比を計算しますか？何かアドバイスや提案をいただければ幸いですAUC比の計算R
presence<-read.csv("bradypus_variegatus_samplePredictions.csv")
background<-read.csv("bradypus_variegatus_backgroundPredictions.csv")
pp<-presence$Logistic.prediction
testpp<-pp[presence$Test.or.train=="test"]
trainpp<-pp[presence$Test.or.train=="train"]
bb<-background$logistic
combined<-c(testpp,bb)
label<-c(rep(1,length(testpp)),rep(0,length(bb)))
pred<-prediction(combined,label)
perf<-performance(pred,"tpr","fpr")
plot(perf,colorize=TRUE)
performance(pred,"auc")@y.values[[1]] #RETURNS AUC
AUC<-function(p,ind){
pres<-p[ind]
combined<-c(pres,bb)
label<-c(rep(1,length(pres)),rep(0,length(bb)))
predic<-prediction(combined,label)
return(performance(predic,'auc')@y.values[[1]])
}
b1<-boot(testpp,AUC,100) #RETURNS AUC WITH STANDARD ERROR
b1
：ここ
はフィリップスからチュートリアルスクリプトです！ありがとうございました。データセットおよびアプリケーションの詳細を知らなくても
AUC比率は実際には1つのニッチモデルの品質の指標ではなく、いくつかの特定のパラメータでいくつかのモデリング出力を比較する際の指標のほうが大きいと言いますか？ – Pascal
正解ですが、一般的に使用されています。しかし、あなたの分野にはもっと具体的な意味があります。私は生態学的なニッチモデルについて何も知らないので、残念ながら私はそこに助けません。とにかく、私が典型的にそれが役立つ場合にそれが使用されているかの例です：http://www.drug-interactions.eu/eng/AUC.htm –
あなたはおそらく正しいでしょう。私が読んでいた論文のAUC比を見せようとしていたことを誤解していたかもしれないと思います。解明してくれてありがとう！ – Pascal