{"id":1157,"date":"2023-07-27T11:17:42","date_gmt":"2023-07-27T11:17:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-ggplot2\/"},"modified":"2023-07-27T11:17:42","modified_gmt":"2023-07-27T11:17:42","slug":"felskurve-ggplot2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-ggplot2\/","title":{"rendered":"So zeichnen sie eine roc-kurve mit ggplot2 (mit beispielen)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Die logistische Regression<\/a> ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. Um zu bewerten, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, k\u00f6nnen wir uns die folgenden zwei Metriken ansehen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensitivit\u00e4t:<\/strong> Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein positives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich positiv ist.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Spezifit\u00e4t:<\/strong> Die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein negatives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich negativ ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfache M\u00f6glichkeit, diese beiden Metriken zu visualisieren, besteht darin, eine <strong>ROC-Kurve<\/strong> zu erstellen, bei der es sich um ein Diagramm handelt, das die Sensitivit\u00e4t und Spezifit\u00e4t eines logistischen Regressionsmodells anzeigt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie Sie mit dem Visualisierungspaket ggplot2 eine ROC-Kurve in R erstellen und interpretieren.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Beispiel: ROC-Kurve mit ggplot2<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir passen das folgende logistische Regressionsmodell in R an:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load <em>Default<\/em> dataset from ISLR book<\/span>\ndata &lt;- ISLR::Default\n\n<span style=\"color: #008080;\">#divide dataset into training and test set\n<\/span>set.seed(1)\nsample &lt;- sample(c( <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> , <span style=\"color: #008000;\">FALSE<\/span> ), <span style=\"color: #3366ff;\">nrow<\/span> (data), <span style=\"color: #3366ff;\">replace<\/span> = <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> , <span style=\"color: #3366ff;\">prob<\/span> =c(0.7,0.3))\ntrain &lt;- data[sample, ]\ntest &lt;- data[!sample, ]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit logistic regression model to training set<\/span>\nmodel &lt;- glm(default~student+balance+income, family=\" <span style=\"color: #008000;\">binomial<\/span> \", data=train)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#use model to make predictions on test set<\/span>\npredicted &lt;- predict(model, test, type=\" <span style=\"color: #008000;\">response<\/span> \")\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um die Leistung des logistischen Regressionsmodells auf dem Testsatz zu visualisieren, k\u00f6nnen wir mit der Funktion <strong>ggroc()<\/strong> aus dem <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/pROC\/versions\/1.16.2\/topics\/ggroc.roc\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">pROC-Paket<\/a> ein ROC-Diagramm erstellen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load necessary packages<\/span>\n<span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (ggplot2)\n<span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (pROC)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define object to plot\n<span style=\"color: #000000;\">rocobj &lt;- roc(test$default, predicted)\n<\/span>\n#create ROC plot\n<span style=\"color: #000000;\">ggroc(rocobj)<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11613 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocggplot1.png\" alt=\"ROC-Kurve in ggplot2\" width=\"445\" height=\"439\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die y-Achse zeigt die Sensitivit\u00e4t (die wahre positive Rate) des Modells und die x-Achse zeigt die Spezifit\u00e4t (die wahre negative Rate) des Modells an.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass wir dem Plot Stil hinzuf\u00fcgen und auch einen Titel bereitstellen k\u00f6nnen, der die AUC (Fl\u00e4che unter der Kurve) des Plots enth\u00e4lt:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load necessary packages<\/span>\n<span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (ggplot2)\n<span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (pROC)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define object to plot and calculate AUC\n<\/span>rocobj &lt;- roc(test$default, predicted)\nauc &lt;- <span style=\"color: #3366ff;\">round<\/span> (auc(test$default, predicted), <span style=\"color: #3366ff;\">4<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create ROC plot\n<\/span>ggroc(rocobj, color = ' <span style=\"color: #008000;\">steelblue<\/span> ', size = <span style=\"color: #008000;\">2<\/span> ) +\n  ggtitle( <span style=\"color: #3366ff;\">paste0<\/span> (' <span style=\"color: #008000;\">ROC Curve<\/span> ', ' <span style=\"color: #008000;\">(AUC =<\/span> ', auc, ' <span style=\"color: #008000;\">)<\/span> '))<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11614 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocggplot2.png\" alt=\"ROC-Kurve mit AUC in ggplot2\" width=\"452\" height=\"450\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass Sie auch das Thema der Handlung \u00e4ndern k\u00f6nnen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create ROC plot with minimal theme\n<\/span>ggroc(rocobj, color = ' <span style=\"color: #008000;\">steelblue<\/span> ', size = <span style=\"color: #008000;\">2<\/span> ) +\n  ggtitle( <span style=\"color: #3366ff;\">paste0<\/span> (' <span style=\"color: #008000;\">ROC Curve<\/span> ', ' <span style=\"color: #008000;\">(AUC =<\/span> ', auc, ' <span style=\"color: #008000;\">)<\/span> ')) +\n  theme_minimal()<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11615 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocggplot3.png\" alt=\"ROC-Kurve in R mit ggplot2\" width=\"466\" height=\"466\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In<a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/beste-ggplot2-themes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">diesem Artikel<\/a> finden Sie eine Anleitung zu den besten ggplot2-Themen.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die logistische Regression ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. Um zu bewerten, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, k\u00f6nnen wir uns die folgenden zwei Metriken ansehen: Sensitivit\u00e4t: Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein positives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>So zeichnen Sie eine ROC-Kurve mit ggplot2 (mit Beispielen)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erl\u00e4utert, wie Sie mit ggplot2 eine ROC-Kurve in R zeichnen.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-ggplot2\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So zeichnen Sie eine ROC-Kurve mit ggplot2 (mit Beispielen)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erl\u00e4utert, wie Sie mit ggplot2 eine ROC-Kurve in R zeichnen.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-ggplot2\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-27T11:17:42+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocggplot1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-ggplot2\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-ggplot2\/\",\"name\":\"So zeichnen Sie eine ROC-Kurve mit ggplot2 (mit Beispielen)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-27T11:17:42+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-27T11:17:42+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erl\u00e4utert, wie Sie mit ggplot2 eine ROC-Kurve in R zeichnen.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-ggplot2\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-ggplot2\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurve-ggplot2\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So zeichnen sie eine roc-kurve mit ggplot2 (mit beispielen)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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