通过交叉验证计算AUC 95%的CI(Python、sklearn) AUC(Area Under the Curve)是评估分类模型性能的一种常用指标,表示ROC曲线下的面积。在机器学习中,我们通常使用交叉验证来评估模型的性能,并计算AUC的置信区间(Confidence Interval)来衡量其稳定性和可靠性。 在Python中,可以使用scikit-learn(sklearn)库来...
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有...
两个平均值差值的置信区间,95%置信水平 CI=[-10.474508,-6.350692] 3)效应量 d= - 1.68
首先,我们需要导入roc_auc_score函数。然后,调用函数并传入真实标签y_true和预测结果y_pred,返回的结果即为AUC值。最后,我们使用print函数打印出AUC值。 计算CI 计算CI可以使用statsmodels库中的DescrStatsW类。下面是计算CI的代码: fromstatsmodels.stats.weightstatsimportDescrStatsW ci=DescrStatsW(y_pred).tconfin...
Roc及95%CI计算。 这里需要自建一个函数,实现95CI%。参考ROC曲線置信区间官网的介绍。 ## 返回模型AUCdefroc_auc_ci(y_true,y_score,positive=1):AUC=roc_auc_score(y_true,y_score)N1=sum(y_true==positive)N2=sum(y_true!=positive)Q1=AUC/(2-AUC)Q2=2*AUC**2/(1+AUC)SE_AUC=sqrt((AUC*(...
(tp+fn))# 计算95%置信区间confidence_level=0.95alpha=1-confidence_levellower_percentile=alpha/2*100upper_percentile=(1-alpha/2)*100auc_ci=np.percentile(auc_bootstrap,[lower_percentile,upper_percentile])accuracy_ci=np.percentile(accuracy_bootstrap,[lower_percentile,upper_percentile])specificity_ci=...
置信区间:pROC::roc函数计算AUC的95%置信区间,这是通过使用非参数方法(如自助法)或正态近似方法来实现的。ci = TRUE参数指示函数计算这个置信区间。 模型拟合:在内部,pROC::roc可能使用逻辑回归模型来拟合数据,将预测指标作为预测变量,将分组变量作为响应变量。 水平设置:levels参数指定了响应变量的类别顺序。这很重...
clemens-zauchner Merge branch 'DanaJomar:master' into master 7c338f2· Dec 14, 2023 History160 Commits .github/workflows rename action file and make the names in it more descriptive Aug 21, 2023 PyALE format with black Feb 14, 2023 examples add an example with scaled features Aug 2, 2023...
auc_contrib)) aucs.append(auc) df = ordered_ht.annotate(score_name=ordered_ht.score_name + f' (AUC = {auc:.4f})').to_pandas() p.line(x='fpr', y='tpr', legend='score_name', source=ColumnDataSource(df), color=colors[score], line_width=3) p.line(x='fpr', y='tpr', ...
Roc及95%CI计算。 这里需要自建一个函数,实现95CI%。参考ROC曲線置信区间官网的介绍。 代码语言:javascript 复制 ## 返回模型AUCdefroc_auc_ci(y_true,y_score,positive=1):AUC=roc_auc_score(y_true,y_score)N1=sum(y_true==positive)N2=sum(y_true!=positive)Q1=AUC/(2-AUC)Q2=2*AUC**2/(1+AU...