ROC曲线是显示真正类率(True Positive Rate, TPR)与假正类率(False Positive Rate, FPR)的曲线。 AUC是ROC曲线下的面积,它表示分类器的性能。AUC值越接近1,表示分类器的性能越好。 AUC的计算公式是: AUC = ∫ TPR(FPR) dFPR 其中,TPR(FPR)表示在给定的FPR下的TPR值。 这个公式告诉我们如何计算ROC曲线下的...
12.1 ROC曲线下面积AUC-灵敏度-特异度-约登指数-最佳截断值-诊断价值是SPSS数据分析实战-医学统计案例详细解读-三线表制作-文字结论撰写【值得收藏】的第60集视频,该合集共计69集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围一般在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。
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Bonferroni法 09单因素方差分析-方差不齐-两两比较塔姆黑尼法、邓尼特T3法 第02章 卡方检验 01四格表卡方检验-需加权个案 02四格表卡方检验-不需加权个案 03配对四格表卡方检验-需加权个案-涉及Kappa值 04列联表卡方检验-需加权个案-涉及两两比较 05拟合优度卡方检验 06分层卡方检验-Cochran-Mantel-...
一文讲透ROC曲线和AUC值的概念 | ROC曲线和AUC值是评价分类监督学习性能的重要量度指标。ROC曲线又被称为“接受者操作特征曲线”“等感受性曲线”,主要用于预测准确率情况。最初ROC曲线运用在军事上,现在广泛应用在各个领域,比如判断某种因素对于某种疾病的诊断是否有诊断价值。曲线上各点反映着相同的感受性,它们都...
AUC（area under the ROC curve, AUC）即ROC曲线下面积，AUC越大越好，提示该试验的诊断价值越高。1）AUC≈1.0：最理想的检查指标；2）AUC在0.7-0.9之间：试验准确性高；3）AUC＝0.5：试验无诊断价值。一般来说，AUC达到0.9以上才认为是一个准确性很高的诊断试验，此时的cutoff才有实际意义哦！3. 用于...
数据分析与挖掘 | ROC曲线下的面积,也叫AUC,它也可以用来度量分类器的性能,AUC的总面积为1,即AUC的取值范围为[0,1],它的值越高,分类器的性能也就越好。事实上,ROC曲线上的每个坐标点都会对应一个AUC,我们通过对获得所有的AUC结果的排序,可以观察到分类器能够正确分类的概率变化,理想情况下每个AUC的值都应该...
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