R语言利用caret包比较模型性能差异

我们可以通过重采样的方法得对每一个匹配模型的统计信息，包括ROC曲线，灵敏度与特异度，然后基于这些统计信息来比较不同模型的性能差异。
操作
利用上节的信息，准备好glm分类模型，svm分类模型，rpart分类模型，并存放在glm.model,svm.model,rpart.model。
cv.values = resamples(list(glm = glm.model,svm =svm.model,rpart = rpart.model))
> summary(cv.values)

Call:
summary.resamples(object = cv.values)

Models: glm, svm, rpart
Number of resamples: 30

ROC
           Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. NA's
glm   0.7597790 0.7927740 0.8040455 0.8106454 0.8347961 0.8760824    0
svm   0.8191998 0.8786439 0.8945208 0.8947360 0.9196775 0.9562556    0
rpart 0.6064540 0.7150320 0.7608241 0.7556544 0.8086731 0.8554750    0

Sens
            Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. NA's
glm   0.08823529 0.1764706 0.2058824 0.2124930 0.2516807 0.3235294    0
svm   0.44117647 0.5294118 0.5882353 0.5956863 0.6470588 0.7941176    0
rpart 0.20000000 0.4117647 0.4705882 0.4787955 0.5514706 0.7352941    0

Spec
           Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. NA's
glm   0.9393939 0.9645119 0.9721581 0.9702721 0.9796954 0.9898477    0
svm   0.9494949 0.9695431 0.9771574 0.9755004 0.9847716 0.9898990    0
rpart 0.9492386 0.9746193 0.9796954 0.9780359 0.9848485 1.0000000    0

使用dotplot函数绘制重采样在ROC曲线度量中的结果：

dotplot(cv.values,metric = "ROC")

使用箱线图绘制重采样结果：

bwplot(cv.values,layout=c(3,1))

重采样结果箱线图

说明

我们使用resample函数生成各个模型的统计信息，再调用summary函数输出三个模型在ROC、灵敏度及特异性上的统计信息。使用dotplot方法处理重采样结果来观测不同模型ROC差异，最后，采用箱线图在同一张图上对ROC、灵敏度及特异方面的差别进行比较。