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我想删除此数据框中的行:

a)包含NA所有列的s.下面是我的示例数据框.

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234    0   NA   NA   NA   NA
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
3 ENSG00000221622    0   NA   NA   NA   NA
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
5 ENSG00000207431    0   NA   NA   NA   NA
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

基本上,我想获得如下的数据框.

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

b)只在某些列中包含NAs …

给定分数向量和实际类标签的向量,如何计算R语言或简单英语中二进制分类器的单数AUC度量？

"AUC:一个更好的测量......"的第9页似乎需要知道类标签,这里是MATLAB中我不明白的例子

R(Actual == 1))

因为R(不要与R语言混淆)被定义为向量但是用作函数？

我想计算蓝线和灰色对角线之间的区域.

我可以将蓝线下的面积计算为:

library(zoo)    
id <- order(x)
AUC <- sum(diff(x[id])*rollmean(y[id],2))

(感谢计算R中曲线下的面积)

任何想法如何找到蓝线和灰线之间的区域？

在此先感谢EC

如何使用包 ROCR.. 获得精确召回曲线的 AUC（曲线下面积）？

library(ROCR)
data(ROCR.simple)
pred <- prediction( ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels)
perf <- performance(pred,"tpr","fpr")
plot(perf)
## precision/recall curve (x-axis: recall, y-axis: precision)
perf1 <- performance(pred, "prec", "rec")
plot(perf1)

任何人都可以帮助如何使用R中的Riemann Sums找到曲线下的近似面积？

看来我们在R中没有任何可以帮助的包.

样本数据:

MNo1    X1  Y1    MNo2  X2  Y2
1   2981    -66287  1   595 -47797
1   2981    -66287  1   595 -47797
2   2973    -66087  2   541 -47597
2   2973    -66087  2   541 -47597
3   2963    -65887  3   485 -47397
3   2963    -65887  3   485 -47397
4   2952    -65687  4   430 -47197
4   2952    -65687  4   430 -47197
5   2942    -65486  5   375 -46998
5   2942    -65486  5   375 -46998
6   2935    -65286  6   322 -46798
6   2935    -65286  6 …

我有一个数据框（gdata），其中包含函数的x（作为“r”）和y（作为“km”）坐标。当我这样绘制时：

    plot(x = gdata$r, y = gdata$km, type = "l")

我得到了函数的图形：

现在我想计算从 x = 0 到 x = 0.6 的曲线下面积。当我寻找合适的包时，我只找到类似 ROC 曲线的 AUC 计算之类的东西。但是有没有一种方法可以计算普通函数的 AUC？

我有两列 X1 ，X2 。我想找到 X1 下的面积和 X2 下的面积。

X = c(1,2,3,4,5)
Y1 = c(2,3,4,2,3)
Y2 = c(6,6,6,6,6)

plot(X,Y1) #Need to get area under this curve i.e auc(Y1)
plot(X,Y2) #Need to get area under this curve i.e auc(Y2)

我需要这个，以便我需要通过采用比率 AUC(Y1)/AUC(Y2) 来比较两个区域，即 Y1 和 Y2

我需要在每个点都有可交换的区域。