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 Test是一种强大的统计检验方法,用于比较两个ROC曲线的性能。通过Delong ...
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 csv数据示例如下图所示: 第一列为二分类的类型...
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打开R(不是RStudio) install.packages("installr") #然后选择镜像 library(installr) updateR() 后面就正常安装,一般不会有啥问题。 1.缺少RTools 报错信息: WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installed. Please download and install the appropriate version of Rtools b...
Var10A <- c() for(i in 1:m){ Tmp <- c() ValueA <- XiA[i] for(j in 1:n){ ValueB <- YiB[j] if(ValueA>ValueB){ Tmp <- c(Tmp,1/n) } if(ValueA==ValueB){ Tmp <- c(Tmp,0.5/n) } if(ValueA<ValueB){
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