私は 2 つの列を持つデータフレームを持っています: score1which isnumericとtruth1which is boolean。truth1を使って予測したいscore1。そのためには、単純な線形モデルが必要であり、適切なしきい値、つまりROC 曲線で75% の感度が得られるしきい値を求めます。したがって、私は：
roc_curve = roc(truth1 ~ score1 , data = my_data)
coords(roc=roc_curve, x = 0.75, input='sensitivity', ret='threshold')
私の問題は、0.75 の感度が ROC 曲線に表示されないため、座標が「NA」を返すことです。ここに私の質問があります: 最大の特異性で、少なくとも 0.75 の感度を与えるしきい値を取得するにはどうすればよいですか?
オプション 1: 結果をフィルタリングする
my.coords <- coords(roc=roc_curve, x = "all", transpose = FALSE)
my.coords[my.coords$sensitivity >= .75, ]
pROCオプション 2:感度の 75% から 100% の間の部分的な AUC を要求することでだますことができます。
roc_curve = roc(truth1 ~ score1 , data = my_data, partial.auc = c(1, .75), partial.auc.focus="sensitivity")
すべての pROC のメソッドはこの要求に従い、関心のあるこの領域でのみ結果を返します。
coords(roc=roc_curve, x = "local maximas", ret='threshold', transpose = FALSE)