本文主要探讨了如何在R包存储库CRAN上搜索绘制ROC曲线所需的包，并着重讲述了六个非常有用的R包。

由于我对某些相关软件包已有一定的认识（如ROCR和pROC等工具，在过去显示出了良好的效果），尽管这些工具在过去表现出色

调用库 tidyverse 进行数据操作相关功能的实现。
调用库 dlstats 完成统计计算功能。
提供查找可用软件包名的功能。
注释说明：

用于数据操作

用于统计分析

提供软件包搜索功能

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在经历多次尝试与修正的过程中得出了以下查询，并包含了与ROC相关的有趣软件包。

rocPkg

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该代码段采用管道运算符对数据框 rocPkgShort 进行多重操作：首先筛选出 maintainer_name 不等于 "ORPHANED" 且 score 大于 190 的行；接着从中选择 score、package 和 downloads_last_month 列；最后按照 downloads_last_month 字段值从高到低进行排序，并提取前几行的数据集。

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# A tibble: 6 x 3 ## score package downloads_last_month ## ## 1 690. ROCR 56356 ## 2 7938. pROC 39584 ## 3 1328. PRROC 9058 ## 4 833. sROC 4236 ## 5 266. hmeasure 1946 ## 6 1021. plotROC 1672

为实现选型目标, 我为此付出了一系列努力, 包括仔细查阅相关软件包的技术文档, 并筛选出那些普遍适用于多数数据科学家的工具. 其中一张图采用了Guangchuang Yu开发的dlstats软件包, 该图表详细展示了六款软件包在下载历史上的表现趋势.

library(dlstats) shortList

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2005年

以下代码ROCR采用包装随附的综合数据集，并在该环境中设置参数以绘制默认的ROC曲线。在整个文章中我将遵循相同的数据显示策略以确保一致性

加载名为ROCR的R包并调用其相关函数以分析分类器性能

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Loading required package: gplots

## Attaching package: 'gplots'

The following object is masked from 'package:stats': ## ## lowess

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2010

pROC同样得到了数据科学家的认可。我对使用AUC在图表中清晰地呈现曲线下面积的置信区间过程持偏爱态度。

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2014年

该roc.curve()函数 会绘制出干净整齐的ROC曲线 。

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2014年

该软件包提供了许多功能丰富的ggplot()几何图形 。

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2015年

precrec是另一个用于绘制ROC和精确调用曲线的库。

## Attaching package: 'precrec'

The following object is masked from 'package:pROC': ## ## auc

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该evalmod()函数的参数选项使生成各种模型特征的基本图变得容易。

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2019

ROCit是一个专为绘制ROC曲线以及多种二元分类的可视化效果而设计的新工具包，并逐渐在各领域中得到广泛应用

Warning: package 'ROCit' was built under R version 3.5.2

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在下图中呈现了正响应与负响应的累积密度分布情况。Kolmogorov-Smirnov（KS）统计检验结果表明两条曲线之间的最大差异值为X.XX

ksplot(ROCit_obj)

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