C-indexC-statistic计算的5种不同方法及比较 评价一个预测模型的表现可以从三方面来度量: 1.区分能力(discrimination): 指的是模型区分有病/没病,死亡/活着等结局的预测能力。简单举个例子,比如说,现有100个人,50个有病,50个健康;你用预测模型预测出46个有病,54个没病。那么这46个覆盖到50个真正有病的人的...
C-index,全称concordance index,也常写作Harrell’s C-index, concordance C, C statistic等,最早是由范德堡大学生物统计教授Harrell在1996年提出的,主要用于反映各种预测模型的区分能力,考察模型是否进行正确预测。针对二分类logistic回归模型,C-index可简化为:某疾病病人的预测患病概率大于对照的预测患病概率的可能性。
理论上,C-index取值范围是[0.5-1]:Cindex=0.5表示预测与实际完全不一致,说明该模型没有预测作用;C-index=1表示该模型预测结果与实际完全一致。一般情况下C-index在0.50~0.70为准确度较低;在0.71~0.90之间为准确度中等;而高于0.90则为高准确度。 ...
C-index,全称concordance index,也常写作Harrell’s C-index, concordance C, C statistic等,最早是由范德堡大学生物统计教授Harrell在1996年提出的,主要用于反映各种预测模型的区分能力,考察模型是否进行正确预测。 针对二分类logistic回归模型,C-index可简化为:某疾病病人的预测患病概率大于对照的预测患病概率的可能性。
C-index,全称concordance index,也常写作Harrell’s C-index, concordance C, C statistic等,最早是由范德堡大学生物统计教授Harrell在1996年提出的,主要用于反映各种预测模型的区分能力,考察模型是否进行正确预测。 针对二分类logistic回归模型,C-index可简化为:某疾病病人的预测患病概率大于对照的预测患病概率的可能性。
c指数和最佳截断值 -回复c指数和最佳截断值-回复 什么是c指数? 在统计学上,c指数(c-index)也被称为Concordance Index或者C-statistic,是一种广泛用于评估分类模型(尤其是生存模型)性能的指标。 c指数的取值范围在0至1之间,值越接近于1,表示模型的预测准确性越好。而值越接近于0.5,则意味着模型的预测性能不佳...
C-index, 全称concordance index,也常写作Harrell’s C-index, concordance C, C statistic等,最早是由范德堡大学生物统计教授Harrell在1996年提出的,主要用于反映预测模型的区分能力,考察模型是否进行正确预测。 C-index的定义很是简单,C-index=一致的对子数/有用的对子数。想象一下将所有研究对象随机的两两配对,...
方法1:直接从survival包的函数coxph结果中输出,需要R的版本高于2.15.需要提前安装survival包可以看出这种方法输出了C-index (对应模型参数C),也输出了标准误,95%可信区间就可以通过C加减1.96*se得到。并且这种方法也适用于很多指标联合。 方法2:利用rms包中的cph函数和validate函数,可提供un-adjusted和bias adjusted ...
C-statistic是评价模型区分度的指标之一,在logistic模型中,C-statistic就是AUC,在生存资料中,C-statistic和AUC略有不同。 今天给大家分别介绍logistic和cox回归的C-statistic计算方法。 logistic回归的C-statistic 方法1 方法2 方法3 方法4 cox回归的C-statistic logistic回归的C-statistic 今天学习C-index的4种计算方...
ROC曲线分析是评价logistic回归模型的另外一种方法。该方法根据ROC曲线下面积(AUC)来评价模型预测值区分疾病和对照的能力。AUC又称C统计量(c-statistic)、一致性指数(concordance index),简称C指数。ROC曲线下面积(Area under the ROC curve)记为A,A 值可以用来综合评价诊断的准确性,可以将它理解...