Hola, En la sesión del 27-feb del "Grupo de Usuarios de R de Madrid" ( http://r-es.org/GILMadrid), Pedro Concejero dio una charla justamente de estos dos paquetes, de sus ventajas e inconvenientes.
La sesión está grabada en video... https://vimeo.com/87840245 https://vimeo.com/87841416 Y el material de su presentación está aqui: http://r-es.org/tiki-download_file.php?fileId=1192 Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El 20 de junio de 2014, 14:11, Marta valdes lopez <[email protected]> escribió: > Hola! > > Tengo que hacer una curva ROC com unos datos que obtuve de hacer una macro > de excel y aplicar unas reglas, y basicamente tengo que a partir de la > variacion del tiempo y la velocidad del barco obtengo diferentes > porcentajes de true positives (TP) y false positives (FP) y con eso deberia > de construir una curva ROC. > > Dada mi ignorância en este tema, no se muy bien por donde empezar , estuve > mirando los manuales de dos paquetes el ROCR y el pROC, alguien me > recomienda alguno en particular? > > Yen los manuales el script del ROCR para hacer la curva era algo asi: > > library(ROCR) > data(ROCR.simple) > pred <- prediction( ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels) > perf <- performance(pred,"tpr","fpr") > plot(perf) > ## precision/recall curve (x-axis: recall, y-axis: precision) > perf1 <- performance(pred, "prec", "rec") > plot(perf1) > ## sensitivity/specificity curve (x-axis: specificity, > ## y-axis: sensitivity) > perf1 <- performance(pred, "sens", "spec") > plot(perf1) > > Me parecio mas fácil de entender que el del otro paquete pero no se como > aplicarlo a mis datos y si voy a obtener lo que quiero, si alguien me puede > orientar un poco, agradeceria. > > Adjunto mis datos para tener una idea. > > Muchas gracias, un saludo > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > [email protected] > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > -- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]]
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