MultiROC用于计算和可视化多类分类中的ROC和PR曲线。

简介：
多类ROC曲线计算与可视化，能够处理跨多个类别的数据，并生成ROC和PR曲线。 接收器工作特性（ROC）以及精度与召回率（PR）是评估二进制分类器性能的常用手段，在众多领域得到了广泛应用。 尽管如此，现实世界中的许多问题往往涉及多个类别，例如癌症的肿瘤、淋巴结和转移分期系统，因此需要一种专门的方法来评估多类别分类器的表现。 本软件包致力于解决这一问题，通过计算置信区间，进而计算多类ROC-AUC和PR-AUC，并生成多类ROC曲线和PR曲线的质量发布图表。 用户可以通过访问一个便于使用的网站来获取相关信息。 此外，一旦该论文发表，请务必引用我们的研究成果：（已提交）。为了方便使用，您可以从GitHub直接安装multiROC：首先使用devtools安装devtools包并加载它；然后使用install_github函数安装multiROC包并加载它；最后使用require函数加载multiROC包。您也可以通过CRAN进行安装。