AUC的95%置信区间的计算需要先计算出AUC的均值和标准误。 AUC的均值可以通过将ROC曲线下的面积(AUC)除以π得到,标准误可以通过计算ROC曲线下的面积的标准误得到。 然后,使用均值和标准误,可以计算出95%置信区间的下限和上限。 具体计算方法如下: 计算AUC的均值: AUC_mean = AUC /π 计算AUC的标准误: AUC_se...
用分位数法计算 AUC 的 95%置信区间 mean(rlt$classif.auc)ci=quantile(rlt$classif.auc,c(0.025,...
- 95%置信区间通常是从排序后的AUC值中取第2.5%和第97.5%的分位数作为下限和上限。因此，95%置信...
总结:一组样本的95%CI指的是在这一组样本量重复抽样100次,有95%的可能性均值所在的位置,但是这个区间内的均值出现的概率并不相等(要满足正态分布)。 因此虽然两组的95%CI置信区间有重叠,但是同时进行两组抽样,两组的均值落在“重叠区域”的概率...
因此虽然两组的95%CI置信区间有重叠,但是同时进行两组抽样,两组的均值落在“重叠区域”的概率是很小的。因此,并不能直观通过95%CI有重叠来判断两组的总体均值没有差异。 我们也可以反过来理解。如果统计学比较可以这么简单的话,我们就不需要t检验这个方法了;在多组比较的时候,也就不需要什么“方差分析+多重校正...
上表格展示发现95％的置信区间不包括0，则说明两者之间具有显著性差异。并且模型的z值为2.1097，p值小于0.05，模型显著。并且AUC差值大于0，说明CT增强诊断效果比CT好。中间过程计算可以参考：Z值计算如下：四、结论 想要分析CT和CT增强对肝癌是有有诊断效果并且试判断两种诊断方式是否有差别，利用ROC曲线进行分析，...
通过交叉验证计算AUC 95%的CI(Python、sklearn) AUC(Area Under the Curve)是评估分类模型性能的一种常用指标,表示ROC曲线下的面积。在机器学习中,我们通常使用交叉验证来评估模型的性能,并计算AUC的置信区间(Confidence Interval)来衡量其稳定性和可靠性。 在Python中,可以使用scikit-learn(sklearn)库来...
查准率，表示所有被预测为正类的样本（TP+FP）是真正类（TP）的比例： P = T P T P + F P...
我们以2019年Beiqun Zhao等发表的文章《Predicting Overall Survival in Patients with Metastatic Rectal Cancer:a Machine Learning Approach》为例,该文章预测转移性直肠癌患者的总生存率[2],采用交叉验证的方式计算了内部验证集C-index的95%置信区间以及外部测试集的C-index值。
上表格展示发现95%的置信区间不包括0,则说明两者之间具有显著性差异。并且模型的z值为2.1097,p值小于0.05,模型显著。并且AUC差值大于0,说明CT增强诊断效果比CT好。中间过程计算可以参考: Z值计算如下: 四、结论 想要分析CT和CT增强对肝癌是有有诊断效果并且试判断两种诊断方式是否有差别,利用ROC曲线进行分析,CT增强...