aucdata=pd.read_csv('数据集文件地址')pic=plt.figure(figsize=(6,6))fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_true=data['真实值'],y_score=data['预测为True的概率'])roc_auc=auc(fpr,tpr)plt.plot(fpr,tpr,color='darkorange',label='ROC curve (area =%0.2...
AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。2、AUC面积的意义：AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，表示预测的正例排在负例前面的概率。
newdata = test), data=test) summary(model1) Call:coxph(formula = Surv(time, status) ~ predict(model, newdata = test), data = test) n= 83, number of events= 41 coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) predict(model, newdata = test) 1.0885 2.9699 0.1516 7.179 7.03e-13 *** --...
这个RcisTarget包内置的motifAnnotations_hgnc是16万行,可以看到每个基因有多个motif,我们挑选出来了105个moif,去这个表格里面筛选一下,就只剩下82个了。 data(motifAnnotations_hgnc) motifAnnotations_hgnc cg=auc[auc>nes3] names(cg) cgmotif=motifAnnotations_hgnc[match(names(cg),motifAnnotations_hgnc$motif),...
data(motifAnnotations_hgnc) motifAnnotations_hgnc cg=auc[auc>nes3] names(cg) cgmotif=motifAnnotations_hgnc[match(names(cg),motifAnnotations_hgnc$motif),] cgmotif=na.omit(cgmotif) 高级分析之可视化motif 前面的教程,一句代码就完成了motif的富集 ,见:基因集的转录因子富集分析 ...
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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...
国际分类 第09类-科学仪器 商标状态 商标已注册 申请/注册号 51140864 申请日期 2020-11-10 申请人名称(中文) 广州世华自动化科技有限公司 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 广东省广州市白云区北太路1633号广州民营科技园科华路11号弘实商务大厦902房 申请人地址(英文) - 初审公告期号 1754 初审公告日期...
dats=lapply(1:3,function(i){dat=data.frame(x=factor(1:3),y=result[[i]]$AUC,confint(result[[i]],level=0.95)$CI_AUC*0.01)colnames(dat)[3:4]=c("min","max")dat$category=paste0("dat",i)return(dat)})dats=do.call(rbind,dats)dats## x y min max category## t=365 1 0.9044373...
Data Mining | 二分类模型评估-ROC/AUC/K-S/GINI 目录 1 混淆矩阵衍生指标 1.1 ROC 1.2 AUC 1.3 K-S 1.4 GINI 1.5 小结 1 混淆矩阵衍生指标 上面提到的ACC、PPV、TPR、FPR等指标,都是对某一给定分类结果的评估,而绝大多数模型都能产生好多份分类结果(通过调整阈值),所以它们的评估是单一的、片面的,并...