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,...
df=data.frame(type='positive classification', auc=round(roc.p$auc,3),cutoff=cutoff, sensitivity=sensitivity,specificity=specificity,ci_lower = ci[1],ci_upper=ci[3]) return(df) } else{ cutoff=roc.p$thresholds[which.min(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)] sensitivity=roc.p$sensitivities...
1）AUC值的95%置信区间 2）循环批量画图 3）根据不同得AUC值设置不同得曲线颜色 4）拼图以及排版 前...
在pROC包中,我们可以使用ci函数来计算置信区间的95%置信度。 我们可以通过绘制ROC曲线图来可视化我们的分类模型的性能。ROC曲线图可以直观地展现模型在不同阈值下的性能,以及AUC的大小。在图中,横轴表示FPR,纵轴表示TPR,ROC曲线越接近左上角,说明模型性能越好。 八、个人观点和总结 学习并掌握了ROC曲线和AUC在R语言...
2、ROC曲线下的面积(Area)=0.717,标准误(Std. Error)=0.053,渐近显著性(Asymptotic Sig.)=0.000, P<0.01, 渐近95%置信区间(Asymptotic 95% Confidence Interval)是(0.614,0.820),不包含0.5。一般情况下,曲线下的面积Az 为0.5～0.7时,表示诊断准确...
2.使用单变量和多变量Cox比例风险回归来估计全因死亡率的风险。风险比(HRs)和95%置信区间作为效应估计值呈现。 根据年龄(<50、50-60、60-70、>70岁)、PIR(<1、1-3、>3)和BMI(<25,≥25 kg/m)进行亚组分析。 3.使用三种方...
假如是做1000次bootstrap,那就会得到1000个自助集,在每一个自助集都进行1次ROC分析并绘制1条ROC曲线,获取1个AUC值,把这1000条ROC曲线画在一起,就是bootstrap ROC了,通过这1000个AUC就可以计算AUC的置信区间了。 思路清晰,下面就是找工具实现。我选择R。
如何计算两条ROC曲线之间的AUC差异( 95%可信区间)? 、、 我正在使用pROC包(版本1.17.0.1)中的roc.test函数来比较两条ROC曲线。数据是配对的,因此使用了DeLong的测试。但是,即使我在函数中指定了置信区间,该函数也不会输出置信区间。请参见下面使用aSAH数据集的示例。library(pROC)roc</ 浏览195提问于2021-09-...
如何计算两条ROC曲线之间的AUC差异( 95%可信区间)? 、、 我正在使用pROC包(版本1.17.0.1)中的roc.test函数来比较两条ROC曲线。数据是配对的,因此使用了DeLong的测试。但是,即使我在函数中指定了置信区间,该函数也不会输出置信区间。请参见下面使用aSAH数据集的示例。library(pROC)roc2 <- roc(aSAH$outcome, aS...
假如是做1000次bootstrap,那就会得到1000个自助集,在每一个自助集都进行1次ROC分析并绘制1条ROC曲线,获取1个AUC值,把这1000条ROC曲线画在一起,就是bootstrap ROC了,通过这1000个AUC就可以计算AUC的置信区间了。 思路清晰,下面就是找工具实现。我选择R。