曲线下面积area under the cure; AUC给药后以血药浓度为纵坐标，以时间为横坐标所得曲线下的面积。通常可用积分法或梯形法求得。AUC=药物浓度x时间，具有线性动力学特点的药物，AUC值与剂量成正比，因面用AL.'C，所以AUC可以表示服用某一剂量药物后一定时间内药物吸收入血的相对分量。还可通过比较血管外途径与静脉...
AUC值的计算可以通过ROC曲线下的面积来实现。具体来说,可以通过梯形积分等方法计算ROC曲线下的面积,得到AUC值。此外,从统计学的角度来看,AUC也可以理解为随机挑选一个正样本和一个负样本时,模型对正样本的预测分数大于负样本的预测分数的概率。 综上所述,AUC作为机器学习和统计分类中广泛使用的评估指标,具有独特的优...
计算AUC曲线下的面积主要有两种方法:数值积分和梯形法则。 1. 数值积分方法: 数值积分方法适用于ROC曲线通过某种函数表达的情况。它涉及到将积分区间分割成小的子区间,然后在每个子区间上进行近似计算。具体步骤如下: - 将ROC曲线的横轴(FPR)和纵轴(TPR)的坐标点按照FPR值从小到大排序; - 对于每一对相邻的点(TP...
AUC = \int_{t_1}^{t_2} C(t) \,dt \\ 其中: AUC 表示曲线下的面积,即 AUC。 C(t) 表示在时间 t 处的药物浓度。 t_1 和t_2 表示观察时间的起始和结束点。 上面这种算法属于是一种理想情况,也就是说如果浓度是连续的,AUC就可以通过实际积分来计算。在这种情况下,积分的上下限就是观察时间的...
AUC值 AUC(area under the curve)由分类输出/结果得到的一个值,衡量分类效果。根据字面意思是曲线下面积,是一个范围在0和1之间的值,曲线下面积AUC是指ROC曲线下面积。AUC直观地反映了ROC曲线表达的分类能力(AUC = 1,代表完美分类器,0.5 < AUC < 1,优于随机分类器,0 < AUC < 0.5,差于随机分类器)。
百度试题 结果1 题目曲线下面积(AUC ): 相关知识点: 试题来源: 解析 指时量曲线下的面积,是血药浓度随时间变化的 积分值, 它与吸收入体循环的 药量 成正比, 反映进入体循环药物的相对量。反馈 收藏
AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好。 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面...
上一篇文章我们讲了“ 如何绘制ROC曲线”,今天我们来详解一下ROC曲线下面积。ROC曲线下面积(the area under the ROC curve, AUC)是指ROC曲线与x轴、(1,0)-(1,1)围绕的面积,如图1阴影部分。 一般来说,RO…
计算AUC有三种方式: 1:绘制ROC曲线,通过积分求曲线下面积。 剩下的两种是根据一个定理:AUC是随机一个正样本和负样本,正样本得分比负样本得分高的概率即为AUC。 2:将正负样本两两组合,共有M(正样本个数)*N(负样本个数)个组合,其中有Q对组合是正样本得分>负样本得分的。故AUC=Q/(M*N)。