Как в R строить ROC-кривые? Как эт можно применять на практике?

Кривая рабочих характеристик приемника (ROC) используется для оценки точности непрерывного измерения для прогнозирования бинарного результата. В медицине кривые ROC давно используются для оценки диагностических тестов в радиологии и общей диагностике. Кривые ROC также долгое время использовались в теории обнаружения сигналов.

Точность диагностического теста можно оценить, рассмотрев два возможных типа ошибок: ложноположительные и ложноотрицательные. Для непрерывного измерения, которое мы обозначаем как M, соглашение диктует, что положительный тест определяется как M, превышающий некоторый фиксированный порог c: M>c. Что касается бинарного результата, который мы обозначаем как D, то хорошим результатом теста является положительный результат теста у человека, у которого действительно есть заболевание: D=1. Плохой результат – положительный результат теста у человека, не страдающего заболеванием D=0.

Формально для фиксированного порогового значения с истинно положительная доля представляет собой вероятность положительного результата теста среди заболевшего населения:

TPF(c)=P{M>c|D=1}

а доля ложноположительных результатов — это вероятность положительного результата теста среди здорового населения:

FPF(c)=P{M>c|D=0}

Поскольку отсечка c обычно не фиксируется заранее, мы можем построить TPF в зависимости от FPF для всех возможных значений c. Это именно то, что представляет собой кривая ROC: FPF(c) по оси x и TPF(c) по оси y.

Далее смотри блог  https://informatics-ege.blogspot.com/2022/06/plotting-roc-curve-in-r-on-ubuntu.html