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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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