使用R语言pROC包获取ROC曲线最佳阈值出现负值问题求助

问题成因 #

• 逻辑回归predict()函数默认返回结果为对数几率（log-odds），而非大众认知中0-1区间的概率值。对数几率本身取值范围为(-∞, +∞)，因此得到负阈值属于正常计算结果，并非程序运行错误。
• coords()函数参数配置错误：你传入了input="threshold"参数，该参数的作用是告知函数第二个输入值的类型为阈值，但你实际传入的是"best"关键字，二者不匹配可能导致返回结果不符合预期。

修复方案 #

1. 调整预测值输出为概率格式
   修改predict调用代码，增加type="response"参数，让输出结果落在0-1的概率区间，后续得到的阈值也会对应落在0-1区间：

pre <- predict(QualityLog, qualityTrain, type = "response")

2. 修正coords函数参数
   移除错误的input参数，正确的最佳阈值提取写法如下：

coord <- coords(modelroc, x = "best", ret = "threshold")

如果需要同时提取该阈值对应的灵敏度、特异度指标，可以修改ret参数配置：

coord <- coords(modelroc, x = "best", ret = c("threshold", "sensitivity", "specificity"))

3. 特殊场景说明
   如果你业务场景中确实需要使用对数几率作为预测值，负阈值属于完全合理的结果，只要模型AUC、分类效果符合预期就可以正常使用，无需额外调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nemo13