在实际应用中,我们可以使用R语言或Python等编程语言来实现Delong Test。 以R语言为例,我们可以使用pROC包中的roccomp函数来执行Delong Test。这个函数会自动计算两个ROC曲线的AUC值、协方差矩阵,并进行假设检验,最终给出P值。如果P值小于显著性水平(通常为0.05),则认为两个分类器之间存在显著差异。 六、结论 Delong...
我们知道ROC曲线的性能可以通过曲线下面积即AUC来得到,那么如何通过统计学的角度来比较两个ROC曲线呢,就是这里说的就是Delong test,可以得到两个曲线的P值,p<0.05可以看作两个曲线有较大差异。 Matlab代码见https://github.com/PamixSun/DeLongUI 可以得到曲线的AUC值,方差和两个曲线的协方差,p值 Delong test的...
机器学习实践中分类器常用的评价指标就是auc,不想搞懂,简单用的话,记住一句话就行 auc取值范围[0.5,1],越大表示越好,小于0.5的把结果取反就行。 想搞懂的,看An introduction to ROC analysis (Tom Fawcett)这篇论文把。我把这篇论文的要点整理了一下。 引子 假设有下面两个分类器,哪个好? 测试样本中有A类...
1.以两个不同的模型对肿瘤良恶性进行分类,其中vgg的AUC为A1 A_1A1 ,svm结果得到的AUC为A 2 A_2A2,delong test就是首先计算两者AUC差值θ= A1−A2\theta = A_1-A_2θ=A1−A2 2.然后根据计算出A 1 A_1A1和A2A_2A2的方差v a r ( A 1 ) var(A_1)var(A1),v a r (A2) var(A_2)va...
ROC曲线下面积auc的差异比较和delong检验。最近需要做AUC的显著性检验，delong test是比较常见的AUC显著性...
deLong's test 这个是一种AUC显著性检验的方法,通过计算不同ROC曲线AUC值的方差和协方差进行显著性检验得到P值,一般来说P值低于0.05时,对比两个ROC曲线的AUC值才具备统计意义。 在R语言中,roc.test(roc_1,roc_2,method = 'delong')即可计算两个ROC曲线的P值 ...
53%47%Delong Test ResultClassifier AClassifier B 态势图 除了饼状图,我们还可以使用状态图来展示两个分类器之间的性能差异。 AUC = 0.8Delong Variance = 0.05ClassifierAClassifierB 结论 通过Delong 检验,我们可以更科学地比较不同分类器的性能,从而选择出最优的模型。在实际应用中,我们可以根据 Delong 检验的结...
AUC, DeLong test, logistic regression, U-statistics, discrimination, risk predictionThe area under the receiver operating characteristics curve (AUC of ROC) is a widely used measure of discrimination in risk prediction models. Routinely, the Mann–Whitney statistics is used as an estimator of AUC,...
I was wondering if it is possible to get the values (for Z, p-Value, CI, AUC ROC1 and AUC ROC2) of each delong test into a dataframe/table. I tried to extract it but it seems not to work if you use roc.test(test1, test2, reuse.auc=TRUE, method="delong", na.rm=TRUE...
# AUC及其AUC的方差估计 Theta <- function(PosProb,NegProb){ XiA <- PosProb; YiB <- NegProb; m <- length(XiA); n <- length(YiB) Theta <- c() for(i in 1:m){ ValueA <- XiA[i] for(j in 1:n){ ValueB <- YiB[j] ...