怎么用pROC包绘制ROC曲线

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R包pROC可以进行ROC曲线分析，涉及的主要函数是roc函数和plot.roc函数：

以自带数据为例：

> library(pROC)
> data("aSAH")
> head(aSAH,10)
   gos6 outcome gender age wfns s100b  ndka
29    5    Good Female  42    1  0.13  3.01
30    5    Good Female  37    1  0.14  8.54
31    5    Good Female  42    1  0.10  8.09
32    5    Good Female  27    1  0.04 10.42
33    1    Poor Female  42    3  0.13 17.40
34    1    Poor   Male  48    2  0.10 12.75
35    4    Good   Male  57    5  0.47  6.00
36    1    Poor   Male  41    4  0.16 13.20
37    5    Good Female  49    1  0.18 15.54
38    4    Good Female  75    2  0.10  6.01

根据数据显示内容，选择：s100b对outcome进行分析

> outcome=roc(response=aSAH$outcome,predictor = aSAH$s100b)
> outcome

Call:
roc.default(response = aSAH$outcome, predictor = aSAH$s100b)

Data: aSAH$s100b in 72 controls (aSAH$outcome Good) < 41 cases (aSAH$outcome Poor).
Area under the curve: 0.7314

基于返回结果绘制ROC曲线

plot.roc(outcome)

简单进行美化

> plot.roc(outcome,col="red",print.auc =TRUE,print.auc.col = "darkgreen",auc.polygon = TRUE,auc.polygon.col = "pink")

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