带有置信区间的scikit learn- ROC曲线 、、、 我可以将scikit-learn与fpr、tpr、thresholds = metrics.roc_curve(y_true,y_pred, pos_label=1)一起使用来获得ROC曲线,其中y_true是基于我的黄金标准的值列表(即,0表示阴性病例,1表示阳性病例),y_pred是相应的分数列表(例如,0.053497243、D9、D10、D11、D12、...
roc2 = survivalROC(Stime = rt2$futime, status = rt2$fustat, marker = rt2$riskScore, predict.time = 12, method = "KM") plot(roc1$FP, roc1$TP, type = "l", xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1), col = 'red', xlab = "False positive rate", ylab = "True positive rate", ...
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据
通过前列腺内腺癌和前列腺增生最低ADC值的ROC最佳临界值结合95%置信区间可以看出( )A.前列腺内腺癌和前列腺增生诊断准确率很高B.能对前列腺内腺癌和前列腺增生进行定量诊断C.诊断准确率不能完全等同于阳性率D.并不是最低ADC值低于最佳临界值就都能诊断前列腺癌E.以上都是
获得ROC准确度的95%置信区间可以通过以下步骤实现: 收集数据集:首先,需要收集足够的数据集来进行分析和评估。确保数据集包含正负样本,并且具有标签信息。 训练模型:使用收集到的数据集训练一个分类模型,例如支持向量机(SVM)、逻辑回归(Logistic Regression)或者随机森林(Random Forest)等。 划分数据集:将数据集划分为训...