OptimalCutoff Youdenインデックス計算

Question

二分変数（a対b）のROC曲線を計算した後。この変数を差別化するための最適なカットオフ値を計算したいと思います。 Youdenインデックスは、差別化の感度と特異性を最適化する値です。

明らかに、パッケージ「OptimalCutpoints」はそれを実行できるはずです。しかし、私はこの奇妙なエラーを取得します。コードを下記に挿入しました：

library(pROC) 
library(OptimalCutpoints) 
df <- structure(list(value = c(1945.523629, 2095.549323, 2066.585153, 
         2445.878083, 2112.252632, 2115.92955, 2000.285032, 2224.611905, 
         1616.534694, 1668.017699, 1475.980978, 1940.849817, 1716.666667, 
         2153.284314, 2063.353635, 2163.070313, 1856.319149, 1499.986928, 
         2240.440449, 1869.083916, 1807.196078, 2025.603604, 1638.22973, 
         1781.602941, 2014.013809, 1906.027356, 2033.148718, 1923.403162, 
         1687.107744, 2632.280305, 1774.073084, 2196.162393, 2164.108659, 
         2055.031216, 2229.501425, 1273.872576, 2224.126126, 2006.858974, 
         1956.601942, 1808.214521, 1535.387136, 1382.15, 1596.69693, 1779.477273, 
         1577.174699, 1908.321526, 1833.124454, 1679.492978, 1777.31114, 
         1988.249023, 1736.75, 1985.68521, 1821.025974, 1745.325862, 1805.640777, 
         2326.821229, 1858.558824, 2025.622727, 2197.781321, 1475.685446, 
         2000.906423, 1714.749573, 1436.529412, 1981.15572, 1939.612779, 
         2007.679335, 2029.189536, 1644.298246, 1824.697342, 2281.990385, 
         2131.331776, 1143.722714, 1784.578076, 2143.131579, 982.4908457, 
         2217.021592, 1799.512346, 526.7047753, 1613.25, 951.9103079, 
         1006.241888, 1146.276835, 1651.474138, 1568.484778, 1938.867704, 
         792.5410822, 1602.037383, 1244.281863, 957.5739437, 819.6116071, 
         879.2128326, 1189.638632, 775.5525292, 1148.193333, 1130.812183, 
         902.34, 994.3302961), type = c("a", "a", "a", "a", "a", "a", 
                 "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", 
                 "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", 
                 "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", 
                 "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", 
                 "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", 
                 "a", "a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b", "b", "b", 
                 "b", "b", "b", "b", "b", "b", "b", "b", "b", "b", "b", "b", "b" 
         )), .Names = c("value", "type"), row.names = c(NA, -97L), class = "data.frame") 

rocobj <- plot.roc(df$type, df$value, percent = TRUE, main="ROC", col="#1c61b6", add=FALSE) 

optimal.cutpoint.Youden <- optimal.cutpoints(X = "value", status = "type", tag.healthy = 0, methods = "Youden", 
              data = df, pop.prev = NULL, 
              control = control.cutpoints(), ci.fit = FALSE, conf.level = 0.95, trace = FALSE) 
summary(optimal.cutpoint.Youden) 
plot(optimal.cutpoint.Youden) 

エラー：あなたのデータセットには健全な科目はありません。データと 変数を確認してください。罹患率は0より高く1より小さい値でなければなりません。

私はおそらくここで非常に明白な何かが不明です。パッケージのヘルプファイルに基づいてコードを修正しようとしましたが、エラーを取り除くことはできません。

はどうもありがとうございました、私のR「スキル」のための私の謝罪

PS：それは私はちょうどあなたの感度はなど、あなたの特異性に対していかに重要であるかに依存しているため、私は「最適なカットオフ」を定義するの限界を理解私たちがこの技術を使って得られる価値についての考えを持ちたいと思っています。

Answer 1

問題は、tag.healthy引数をどのように定義したかです。あなたのデータには'a'または'b'である必要があります。 0と定義しました。

これが役に立ちます。