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...
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。
因此，95%置信区间的AUC是通过对大量的bootstrap样本计算AUC得到的，然后从这些AUC值中计算得出的。AUC（...
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...
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#coxph()model1<-coxph(Surv(time,status==0)~age+n+er+lvi+g+rt,data=aa)summary(model1)#Concordance= 0.844 (se = 0.028 )#95%CI:C+/-1.96*se 二、 cph( )的C-index rms包中cph()函数的多因素Cox回归以Dxy计算C-index，但无标准误。但是，由于我们是使用rms包来建立列线图的，因此...
单因素Cox比例风险回归显示：女性（HR：0.79,95%CI：0.75–0.84，P<0.001），SBP（HR：1.01,95%CI：1.01–1.01，P<0.001），DBP（HR：0.97,95%CI：0.97-0.98，P<0.001），酒精摄入量（HR：1.00,95%CI：1.00-1.00，P<0.001），糖尿病（HR：1.83， 95% CI：1.71–1.97， P<...
一项观察性研究纳入123例MRSA菌血症成人患者,采用贝叶斯法估计每日AUC,结果显示,第1日AUC/MICBMD>521(RR 0.66,95%CI 0.32-1.33)和第2日AUC/MICBMD>650(mg·h)/L(RR 0.59,95%CI 0.29-1.22)时,治疗失败(30日死亡、菌血症≥7日或复发性感染)风险最低。采用一阶药动学方程—另一种方法是通过一阶药动学...
我的程序如下（无AUC的95%CI及p值）：fit<-coxph(Surv(survival.time,survival.status)~IPI+β2m,...
通过计算AUC的置信区间,我们可以评估AUC值的稳定性和可靠性,以更全面地评估模型的表现。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...