在 R 中：计算精确率/召回率曲线下的面积 (AUPR)？

假设我有两个矩阵：A代表标签矩阵，B代表A对应的预测概率矩阵。现在我想根据矩阵A和B计算AUPR（精确率/召回率曲线下的面积）。对于常见的AUC（Area Under Precision/Recall Curve） ROC Curve），R中有很多包，例如ROCR、pROC，可以直接计算AUC值，但是目前R中哪些包可以计算AUPR？或者你能帮忙给出计算AUPR的方法吗？ 这是两个示例矩阵：

> pp
        [,1]    [,2]     [,3]    [,4]    [,5]     [,6]    [,7]
[1,] 0.01792 0.00155 -0.00140 0.00522 0.01320  0.22506 0.00454
[2,] 0.05883 0.11256  0.82862 0.12406 0.08298 -0.00392 0.30724
[3,] 0.00743 0.06357  0.14500 0.00213 0.00545  0.03452 0.11189
[4,] 0.02571 0.01460  0.01108 0.00494 0.01246  0.11880 0.05504
[5,] 0.02407 0.00961  0.00720 0.00382 0.01039  0.10974 0.04512

> ll
        D00040 D00066 D00067 D00075 D00088 D00094 D00105
hsa190       0      0      0      0      0      1      0
hsa2099      0      1      1      0      0      0      1
hsa2100      0      0      0      0      0      0      1
hsa2101      0      0      0      0      0      0      0
hsa2103      0      0      0      0      0      0      0

pp是真实标签的预测概率矩阵ll矩阵，以及ll只是标签矩阵。

提前致谢。

我首先将预测分数和类别转换为矩阵中的向量。

有一个“PRROC”包提供了与“ROCR”类似的生成ROC和PRC的功能，并且它还给出了PRC的AUC。

具体来说，我正在使用数据ROCR.simple以“ROCR”包为例。

library(PRROC)
library(ROCR)
data("ROCR.simple")
scores <- data.frame(ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels)
pr <- pr.curve(scores.class0=scores[scores$ROCR.simple.labels=="1",]$ROCR.simple.predictions,
             scores.class1=scores[scores$ROCR.simple.labels=="0",]$ROCR.simple.predictions,
             curve=T)

请注意，在此函数中，“分数.class0“ 需要是分数positive类（这有点令人困惑，因为我个人认为 0 为负数，1 为正数）。所以我调换了0和1的顺序。

这样PR曲线和AUC就全部保存在pr多变的。

pr

Precision-recall curve

Area under curve (Integral):
 0.7815038 

Area under curve (Davis & Goadrich):
 0.7814246 

Curve for scores from  0.005422562  to  0.9910964 
( can be plotted with plot(x) )

然后，您可以使用以下命令绘制 PRCplot(pr)或使用 ggplot：

y <- as.data.frame(pr$curve)
ggplot(y, aes(y$V1, y$V2))+geom_path()+ylim(0,1)

得到的曲线与ROCR包制作的曲线相同。