ROC分析和曲线下面积 (AUC) 是数据科学中广泛使用的工具,借鉴了信号处理,用于评估不同参数化下模型的质量,或比较两个或多个模型的性能。 传统的性能指标,如准确率和召回率,在很大程度上依赖于正样本的观察。因此,ROC 和 AUC 使用真阳性率和假阳性率来评估质量,同时考虑到正面和负面观察结果。 从分解问题到使用...
先用李志辉老师《MedCalc统计分析方法及应用》书的案例,某器械公司对CT进行改进,经预实验,新型号的CT诊断某病的ROC曲线下面积AUC为0.9074,而旧版CT的AUC为0.8470。 为比较新设备与老设备的AUC有无不同,取a=0.…
ROC曲线分析：AUC差异比较的的样本量估计 参考李志辉老师的《MedCalc统计分析方法及应用》一书中的案例，某器械公司针对CT进行了改进。在预实验中，新型CT对于某病的诊断在ROC曲线下所展现的面积AUC达到了0.9074，而旧版CT的AUC为0.8470。为了验证新设备与旧设备在AUC上是否存在显著差异，我们设定a=0.05，β=0....
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增强对应的AUC值为0.961,大于0.9,所以说明诊断价值高,并且从p值也能看出,p值小于0.05,说明CT增强对应的AUC值明显高于0.5。CT对应的AUC为0.811,大于0.7小于0.9说明有一定的诊断价值,p值小于0.05,说明CT对应的AUC值明显...
精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线其实都是评价模型好坏的指标,而且相互之间是有关系的,只是侧重点不同,题主如果理解了各指标的定义就能找出他们的区别与联系,下面就用一个例子解释这些指标。 以白条的逾期预测模型为例,这是一个有监督的二分类模型,模型对每个样本的预测结果为一个概率值,我们需要从中选取一个阈值...
SPSS多条ROC曲线临床诊断分析-最佳截断值-灵敏度-特异度-约登指数-AUC曲线下面积, 视频播放量 12727、弹幕量 1、点赞数 109、投硬币枚数 36、收藏人数 432、转发人数 74, 视频作者 大鹏统计SPSS数据分析, 作者简介 ,相关视频:SPSS-ROC曲线1-ROC曲线-曲线下面积AUC-截断值c
SPSS分析ROC曲线1-ROC曲线-曲线下面积AUC-截断值cutoff-约登指数-灵敏度-特异度 20 0 07:29 App SPSS分析ROC曲线1-ROC曲线-曲线下面积AUC-截断值cutoff-约登指数-灵敏度-特异度 29 0 03:59 App SPSS分析t检验-两样本配对t检验 8 0 03:12 App SPSS分析协方差分析2-协方差分析 4 0 06:37 App SPSS分...
今天说一说ROC(AUC)的比较。 二分类资料的ROC比较 可以通过pROC包实现的,使用其中roc.test()函数可实现两个ROC 的Delong检验。 使用pROC包的aSAH数据,其中outcome列是结果变量,1代表Good,2代表Poor。 library(pROC) ## Type 'citation("pROC")' for a citation. ...
AUC AUC值为ROC曲线所覆盖的区域面积,显然,AUC越大,分类器分类效果越好。 AUC = 1,是完美分类器,采用这个预测模型时,不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合,不存在完美分类器。 0.5 < AUC < 1,优于随机猜测。这个分类器(模型)妥善设定阈值的话,能有预测价值。
计算一个ROC Curve的AUC 有了这个关系,我们很容易就能算出来AUC: 其中 是第 个数据点在 /全体数据/ 当中的序(rank);求和 运算只对第一组(记为 ),W是第一组的Wilcoxon rank-sumstatistic. 公式右 边正好就是 (U为Mann-Whitney Ustatistic)。