红色曲线代表预测模型的净收益,绿色虚线代表对所有人进行干预的获益,蓝色虚线代表对所有人都不干预的获益(其实就是没有获益)。图中的紫色括号部分是我标出来的,说明在这一段的概率阈值之内,应用模型是有临床价值的,因为这段内模型的净收益比“对所有人都干预”更高,...
比如实际值基本在10左右,均方根误差是5,那么就可以感受到,预测值差不多会有一半的误差。而如果要是看均方误差25的话,可能就不太好理解。 3.MAE MAE是Mean Absolute Error的缩写,表示平均绝对误差,公式如下: 平均绝对误差就是把均方误差中对预测值与实际值之间的差值求平方改成了求绝对值。与RMSE有点类似。 4...
区分度很好的模型校准度不一定好,但是区分度较差的模型其校准度也不会很好。当模型的区分度和校准度都很差时,我们可以优先考虑提高模型的区分度。 二、区分度的评价 AUC(Area Under the Curve)和C-Statistic(Concordance Statistic)都是常用于评估二分类模型性能的指标,用于衡量模型的预测能力和区分度。 2.1 AUC 实...
预测模型的评价指标包括：1. 准确率（Accuracy）：模型预测正确样本数占总样本数的比例。2. 精准率（Precision）：模型预测为正样本且被正确预测的比例，即预测为正样本且实际为正样本的比例。3. 召回率（Recall）：实际为正样本且被正确预测为正样本的比例，即预测为正样本且实际为正样本的比例。4. F1值（F1-...
预测模型的评价就像是这种健康检查,多维度的数据以及指标才能帮助我们得到一个更真实、全面的结果。 准确率(Accuracy)是大多数人提到模型评价时最先想到得指标它直接告诉你有多少预测是正确的。但这并不意味着它就是万能的,特别是在类别不平衡的问题上。假设我们有一个癌症检测模型,其中95%的样本是健康人,只有5%是...
“模型评价”一般是通过比较人群的模型预测结果与实际观测结果,来评价预测模型的效果,主要目的就是为了告诉别人我们的模型在性能上是可靠的、足够优越的。 可能小伙伴们在文献中经常看到各类模型评价指标,最常见的就是ROC曲线上的AUC值,还有再进阶一点就是做校准曲线,再有就是比较少见的DCA曲线,那这些指标都是评价什么...
预测模型评价指标很多,医学中比较常用的是灵敏度(sensitivity)、特异度(specificity)、准确度(accuracy)等,机器学习领域中常喜欢用精准率(precision)、召回率(recall)、F1 score等术语。这是非常实用的几个指标。 本文主要介绍这几个简单指标的使用场景及缺点(ROC、NRI...
🔍 在构建临床预测模型后,如何评价模型的性能至关重要。以下是三个常用的评价指标:1️⃣ 区分度: C指数(C-Index):相当于ROC曲线下面积AUC,衡量模型区分患者的能力。 重新分类指数(Netreclassificationindex,NRI):评估模型是否改善了风险分类。2️⃣ 一致性: ...
1.2 区分度的评价方式 评价区分度的指标是一致性统计量(Concordance statistics)也被称为C指数(C-index),主要用于计算生存分析中的COX模型预测值与真实值之间的区分度,也称为Harrell‘s concordance index。 对于采用logistics模型中的二分类结局数据,常采用受试者效应(Receiving Operating Characteristic Curve,ROC)曲线...