图书馆是R类和函数的集合与接受者操作特征(ROC)曲线。这些函数是针对使用ROC分析DNA微阵列,作为女士佩佩的讨论工作,G安德森和他的同事在美国华盛顿西雅图生物统计学(未出版的报告)。其他开源软件的ROC分析S语言已经被贝斯阿特金森分布式的梅奥诊所。
ROC曲线说明的性能分类过程的基于两个解释连续标记。假设一个项目的真实状态$ + $”或\ (\)”。项的标记值与阈值相比,项目是分为积极或消极取决于标记的值大于或小于阈值。固定阈值\ \ (t)灵敏度,过程有一个公关(标记\ \组t \)\ (| \)真正的类\ (= + \))和特异性公关(标记\ (< t \)\ (| \)真正的类\ (= - \))。ROC曲线的轨迹是价值观\ ((x, y) = (1 - \ mbox{规范}\ mbox {sens}) \)。
让我们验证:
< < > > =库(ROC)打印(getClass (“rocc”)) @
创建一个ROC曲线对象(类)的一个实例,可用的函数。选择的名字是表明这是一个临时的定义基于标量标记。
定义如下:< < > > =打印(rocdemo.sca) @
实际状态的参数是矢量对象的分类,它必须是一个向量二进制指标。标记值的参数是矢量。参数是分类规则。这必须是一个函数的两个参数,下面是一个明显的方法:
< < > > =打印(dxrule.sca) @
开始使用ROC曲线在R中,您可以进行如下。
< < > > = set.seed (123) < - c状态(0,0,0,0,0,1,1,1,1,- 1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1)标记< - c (1、2、1、1、2、3、3、4、2、1、1、3、2、3、2, 4, 5, 2, 3, 4) + runif (1, 1) roc1 < - rocdemo。sca(真理=状态,data =标记,规则= dxrule。sca) @
@ @ROC曲线下的面积是众所周知的是相当于Mann-Whitney U统计比较标记的分子分布在积极的和消极的物品。即使整体面积不是很大,存在的阈值的敏感性显著大于可以感兴趣的假阳性率。灵敏度假阳性\ \ (t)中华民国来标示(\ \ (t));AUC =\ (\ int_0 ^ 1中华民国(u) du \)。最后,部分AUC假阳性\ (\)pAUC来标示(\ (\))=\ (\ int_0 ^年代中华民国(u) du \)。
< < > > = auc < - auc (roc1);print (auc) paucp4 < - pAUC (roc1。4);打印(paucp4) rocp3 < -中华民国(roc1。3);打印(rocp3)
@注意,AUC使用一个天真的梯形的定义规则。这是速度比。然而,功能AUCi和pAUCi使用更准确的集成()函数可用。
< < > > =打印(trapezint)
@
看到Biobase包类的讨论,代表微阵列的集合。鉴于槽的两个元素,一个AnnotatedDataFrame, ROC曲线可以定义一个对象的使用任何基因的表达水平作为向量的标志值。
我们把活动第一个50基因样本。ExpressionSet这样这个描述是可计算的合理的CPU时间。
< < > > =图书馆(Biobase)数据(sample.ExpressionSet) myauc < -函数(x) {dx < - as.numeric(性)——1 # phenoData AUC (rocdemo安装。sca(真理= dx、数据= x = dxrule规则。sca)} mypauc1 < -函数(x) {dx < - as.numeric(性)- 1 pAUC (rocdemo。sca(真理= dx、数据= x = dxrule规则。sca)。1)}
allAUC < esApply(样本。myauc ExpressionSet (1:50) 1)
allpAUC1 < esApply(样本。mypauc1 ExpressionSet (1:50) 1)
打印(featureNames (sample.ExpressionSet(1:50)(顺序(allAUC,减少= TRUE) [1]])
打印(featureNames (sample.ExpressionSet(1:50)(顺序(allpAUC1,减少= TRUE) [1]])
@
佩佩等表明,排名基于中华民国泛函,感兴趣的,而且排名可以通过重采样组织暴露的不确定性。处理,这是容易执行。(我们使用非常少量的重采样(5)通过在一个合理的执行时间)。
< < > > = nResamp < - 5 nTiss < - ncol (exprs (sample.ExpressionSet)) ngen < - nrow (exprs (sample.ExpressionSet(1:50,))) <——矩阵(NA、nr = ngen数控= nResamp) set.seed(123)(我在1:nResamp) {TissInds < -样本(1:nTiss,大小= nTiss取代= TRUE)[我]<——esApply(样本。ExpressionSet (1:50, TissInds], myauc)}溃败< -应用(,2,排名)
@矩阵的每一行是一个样本的引导分布AUC军衔对应的基因。
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