如何在pROC中制作多因素模型？

Question

我有一个数据表，其中包含响应“y”和一些预测变量，其中包括“X1”和“X2”。我可以使用 pROC 创建两个单因素模型：

roc1 <- roc(data$y, data$X1)
roc2 <- roc(data$y, data$X2)

但我正在尝试计算二因素模型的 ROC AUC：

t1 = data$X1
t2 = data$X2
t12 = cbind(t1, t2)
roc12 <- roc(data$y, t12)

并收到错误消息：

Response and predictor must be vectors of the same length.

有没有办法在 pROC 中制作多因素模型？

Answer 1

手册

https://cran.r-project.org/web/packages/pROC/pROC.pdf

第69至75页描述了pROC::roc函数的功能。

函数的第二个参数称为

predictor

并解释为

与响应长度相同的数字或有序向量，包含每个观测值的预测值。如果第一个参数是 data.frame，预测器应该是包含预测器的数据中的列的名称，为 roc_ 引用，并且可以选择为 roc.data.frame 引用（非标准评估或 NSE）。`

（数字或有序）向量不能包含两列。因此，这不是该功能提供的一部分。