неправильный AUC при использовании caTools в R

Question

Я использовал пакет caTools в R, чтобы получить AUC в R. Только теперь я узнал, что он возвращает ту же AUC, когда вероятности перевернуты. Это не совсем правильно (см. Пример ниже). Есть ли какая-то теоретическая причина, когда это имеет смысл?

library(caTools) 
p <- runif(100) 
y <- rep(0,100) 
y[p>0.5] <- 1 
caTools::colAUC(p,y) 
#  [,1] 
#0 vs. 1 1 
caTools::colAUC(1-p,y) 
#  [,1] 
#0 vs. 1 1 

При использовании пакета ROCR результаты выглядят так, как ожидалось.

library(ROCR) 
pred.rocr <- ROCR::prediction(p, y) 
auc.perf <- ROCR::performance(pred.rocr, measure = "auc") 
unlist(auc.perf@y.values) 
#[1] 1 
pred.rocr <- ROCR::prediction(1-p, y) 
auc.perf <- ROCR::performance(pred.rocr, measure = "auc") 
unlist(auc.perf@y.values) 
#[1] 0 

Буду признателен за любые предложения, спасибо!

Answer 1

Это потому, что в последней строке в colAUC оно возвращает Auc = pmax(Auc, 1 - Auc). Я не думаю, что есть что-то неправильно (вам просто нужно знать об этом). Фактически, автор знает о различии и сравнивал функцию ROC с другими пакетами (см. Эту ссылку: https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2005-September/079513.html).