ROC分析和曲线下面积 (AUC) 是数据科学中广泛使用的工具,借鉴了信号处理,用于评估不同参数化下模型的质量,或比较两个或多个模型的性能。 传统的性能指标,如准确率和召回率,在很大程度上依赖于正样本的观察。因此,ROC 和 AUC 使用真阳性率和假阳性率来评估质量,同时考虑到正面和负面观察结果。 从分解问题到使用...
ROC曲线分析：AUC差异比较的的样本量估计 参考李志辉老师的《MedCalc统计分析方法及应用》一书中的案例，某器械公司针对CT进行了改进。在预实验中，新型CT对于某病的诊断在ROC曲线下所展现的面积AUC达到了0.9074，而旧版CT的AUC为0.8470。为了验证新设备与旧设备在AUC上是否存在显著差异，我们设定a=0.05，β=0....
## AUC of roc1 AUC of roc2 ## 0.7313686 0.6119580 这个函数里面有个method参数:delong/bootstrap/venkatraman,默认是delong,delong和bootstrap用于比较AUC,如果只是ROC曲线的比较,需要用venkatraman。关于这几种方法的具体原理,大家可以去翻相关的论文~ roc.test只能用于两个ROC的比较,如果是多个比较,可以使用MedCa...
想要分析CT和CT增强对肝癌是有有诊断效果并且试判断两种诊断方式是否有差别,利用ROC曲线进行分析,CT增强对应的AUC值为0.961,大于0.9,所以说明诊断价值高,并且从p值也能看出,p值小于0.05,说明CT增强对应的AUC值明显高于0.5。CT对应的AUC为0.811,大于0.7小于0.9说明有一定的诊断价值,p值小于0.05,说明CT对应的AUC值明显...
视频的代码都在交流群,加群/代码/分析请私信,或V:ZhZSdsHe_Zcy,非诚勿扰。一款好用到爆的AI搜索工具!接下来播放 自动连播 【想学必看】Nomogram/诺莫图/列线图的构建(肿瘤)及ROC/校准曲线/DCA验证(高分必备) 免费的午餐啊 840 0 【想学必看】GO和KEGG富集分析代码及示例数据(一键出图) 免费的午餐啊 ...
先用李志辉老师《MedCalc统计分析方法及应用》书的案例,某器械公司对CT进行改进,经预实验,新型号的CT诊断某病的ROC曲线下面积AUC为0.9074,而旧版CT的AUC为0.8470。 为比较新设备与老设备的AUC有无不同,取a=0.…
SPSS多条ROC曲线临床诊断分析-最佳截断值-灵敏度-特异度-约登指数-AUC曲线下面积, 视频播放量 10625、弹幕量 1、点赞数 93、投硬币枚数 34、收藏人数 371、转发人数 60, 视频作者 大鹏统计SPSS数据分析, 作者简介 ,相关视频:ROC曲线多个变量联合诊断及最佳截断值计算(5分
AUC呢,就是一条ROC curve之下的面积,这 个面积越大越好:因为它说明只要付出很小的fpr的代价就可以换到很高的tpr。 注意,搞工程的人一般不用false positive/negative rate这两个术语,而是习惯用 1-specificity (等于 )和sensitivity(等于tpr)来标记ROC curve。 在R 里我们可以用如下命令来做ROC分析,计算AUC: 1...
AUC = 0 总而言之,合理的 AUC 超过 0.5(随机分类器),而好的分类模型的 AUC > 0.9。然而,这个值高度依赖于它的应用。 R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化 视频:R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例 R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例 ...
绘制ROC曲线并计算AUC(曲线下面积)。 R p <- predicodel, newdat=est, te="response") pr <- prdition(p, tet$cdstrk3) auc <- uc@y.vaus[[1]] 最后说明一下,当我们分析健康调查数据时,我们必须意识到自我报告的患病率可能存在偏差,因为受访者可能不了解自己的风险状况。因此,为了获得更精确的估计值...