Delong Test通过计算两个分类器ROC曲线下方的面积之间的差异来判断它们之间是否存在显著差异。具体来说,Delong Test计算了两个ROC曲线下方面积的协方差矩阵,并基于此进行假设检验,判断这种差异是否显著。 Delong Test步骤 进行Delong Test时,通常需要按照以下步骤进行: 收集数据集:首先需要准备好两个分类器在同一数据集上...
需要将 model = torch.load("test_0.pth") 改为,model = torch.load("test_0.pth", map_location = torch.device('cpu'))
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4、在对比ROC曲线时,跳出的页面右侧可以选择使用Delong test还是Hanley & McNeil 5、最后点击OK即可,会跳出结果页面,里面ROC曲线,AUC,其95%CI,两两ROC曲线比较得到的P值,等等,应有尽有
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 ...
亲，使用MedCalc软件就可以。MedCalc软件做多分类的ROC曲线DelongTest。MedCalc是用于生物医学研究的统计软件，可以分析具有丰富功能，图表类型和高级模块的各种系统性能曲线。MedCalc旨在通过分析项目的统计计算来满足自然和生物医学学科的研究要求。该软件提供了必要的工具和设施，用于分析系统性能特征曲线(ROC)...
用搜索引擎搜索Delong test,都会得到CSDN:Delong test_liuqiang3的博客-CSDN博客_delong检验,关于算法的解释。 他对于算法的解释大致思路是符合原文的,但是在公式的表达上是错误的。 博主对于算法的大致解释 翻看原文及进一步查询相关资料, 能看到原文的链接; ...
robjects.packages import importr def roc_test_r(targets_1, scores_1, targets_2, scores_2, method='delong'): # method: “delong”, “bootstrap” or “venkatraman” importr('pROC') robj.globalenv['targets_1'] = targets_1 = robj.FloatVector(targets_1) robj.globalenv['scores_1'] ...
要用均值t检验和wilcoxon检验做单变量显著性分析,根据均值和中位数出两列p值.
Demler OV, Pencina MJ, D’Agostino R: Misuse of DeLong test to compare AUCs for nested models. Stat Med 2012, 31: 2577–2587.Olga V., DemlerMichael J., PencinaRalph B., D'Agostino. (2012) Misuse of DeLong test to compare AUCs for nested models. Statistics in Medicine 31 :...