{"id":1158,"date":"2023-07-27T11:17:42","date_gmt":"2023-07-27T11:17:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%a3%e0%b9%87%e0%b8%ad%e0%b8%84%e0%b9%82%e0%b8%84%e0%b9%89%e0%b8%87-ggplot2\/"},"modified":"2023-07-27T11:17:42","modified_gmt":"2023-07-27T11:17:42","slug":"%e0%b8%a3%e0%b9%87%e0%b8%ad%e0%b8%84%e0%b9%82%e0%b8%84%e0%b9%89%e0%b8%87-ggplot2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%a3%e0%b9%87%e0%b8%ad%e0%b8%84%e0%b9%82%e0%b8%84%e0%b9%89%e0%b8%87-ggplot2\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 roc \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 ggplot2 (\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e25\u0e2d\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01<\/a> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1a\u0e19\u0e32\u0e23\u0e35 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e39\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e27:<\/strong> \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e46<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1e\u0e32\u0e30:<\/strong> \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e1a\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e46<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 <strong>\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 ROC<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e08\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e2d\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 ROC \u0e43\u0e19 R \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e ggplot2<\/span><\/p>\n<h3> <strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 ROC \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 ggplot2<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19 R:<\/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;\">\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e1a\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15 ROC \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>ggroc()<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01 <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/pROC\/versions\/1.16.2\/topics\/ggroc.roc\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 pROC<\/a> :<\/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=\"\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 ROC \u0e43\u0e19 ggplot2\" width=\"445\" height=\"439\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e41\u0e01\u0e19 y \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e27 (\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e01\u0e19 x \u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1e\u0e32\u0e30 (\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e25\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2a\u0e44\u0e15\u0e25\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 AUC (\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e15\u0e49\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22:<\/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=\"\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 ROC \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21 AUC \u0e43\u0e19 ggplot2\" width=\"452\" height=\"450\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e18\u0e35\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49:<\/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=\"\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 ROC \u0e43\u0e19 R \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 ggplot2\" width=\"466\" height=\"466\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e14\u0e39 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e18\u0e35\u0e21-ggplot2-\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e39\u0e04\u0e33\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e18\u0e35\u0e21 ggplot2 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e25\u0e2d\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1158","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 ROC \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 ggplot2 (\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07)<\/title>\n<meta name=\"description\" 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