Ошибка при прогнозировании при попытке создания кривой ROC в R

Question

Попытка реализовать кривую ROC после выполнения классификации по набору данных индийских пациентов с печенью, доступной в репозитории UCI. Получение ошибки. Ниже приведен код в R, за которым следует ошибка, за которой следует dput главы набора данных.

Код

library(ROCR) 
library(ggplot2) 
Data<-read.csv("C:/Users/Dell/Desktop/Codes and Datasets/ilpd.csv") 
nrow(Data) 
set.seed(9850) 
gp<-runif(nrow(Data)) 
Data<-Data[order(gp),] 
idx <- createDataPartition(y = Data$Class, p = 0.7, list = FALSE) 
train<-Data[idx,] 
test<-Data[-idx,] 
ncol(train) 
ncol(test) 

#svm here 
svmmodel<-svm(Class~.,train, 
      kernel="sigmoid") 
prob<-predict(svmmodel,test,type="response") 
#plot(prob) 

pred <- prediction(prob, test$Class) #Getting error at this line 

Ошибка

Error in prediction(prob, test$Class) : Format of predictions is invalid. 

Dataset

structure(list(age = c(55L, 48L, 14L, 17L, 40L, 37L), gender = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 1L, 0L), TB = c(0.9, 2.4, 0.9, 0.9, 0.9, 0.7), DB = c(0.2, 
1.1, 0.3, 0.2, 0.3, 0.2), Alkphos = c(116L, 554L, 310L, 224L, 
293L, 235L), SGPT = c(36L, 141L, 21L, 36L, 232L, 96L), sgot = c(16L, 
73L, 16L, 45L, 245L, 54L), TP = c(6.2, 7.5, 8.1, 6.9, 6.8, 9.5 
), ALB = c(3.2, 3.6, 4.2, 4.2, 3.1, 4.9), AG = c(1, 0.9, 1, 1.55, 
0.8, 1), Class = structure(c(2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("One", 
"Two"), class = "factor")), .Names = c("age", "gender", "TB", 
"DB", "Alkphos", "SGPT", "sgot", "TP", "ALB", "AG", "Class"), row.names = c(216L, 
405L, 316L, 103L, 20L, 268L), class = "data.frame") 

я мог бы получить кривую ROC, но теперь я недоумевает по поводу его интерпретации. Нужна дополнительная помощь в этом.

Answer 1

Проблема в том, что prob является фактором, когда prediction() ищет числовой вектор.

SVM естественно выводит предсказание класса, но вы можете изменить его и использовать

#svm here, note the probability=TRUE 
svmmodel<-svm(Class~.,train, 
       kernel="sigmoid", probability = TRUE) 

## In the ?predict.svm you can see probability = TRUE is needed to output probability 
## type="repsonse" and type = "prob" would do nothing. 
pred.output <-predict(svmmodel,test,probability = TRUE) 

## It outputs the probabilities as an attribute, so you need to go in an grab them 
prob <- attr(pred.output, "probabilities")[,2] 


pred <- prediction(prob, test$Class) #Now this works