1.Roc曲线Roc曲线：接收者操作特征（receiveroperating characteristic），roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的敏感性。 为了计算 ROC 曲线中的点，我们需要在不同的分类阈值下计算逻辑回归模型，但是这效率低。 幸运的是，有一个基于排序的高效的算法提供我们这些信息，它叫做AUC。 受试者工作特性曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。
AUC：Roc曲线下的面积，介于0.1和1之间。 Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。 一条受试者工作特性曲线描绘了真阳率和假阳率在不同分类阈值下的表现。
受试者工作特征曲线: 临床模型如何评估？快学一下C统计量
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。 ROC曲线比较是采用AUC95%CI是否有重叠来简单判断异。 诊断试验中同一对象，2种方法配对计算P 值，即Delong-method。 预测模型中，训练集同一结局指标，不同预测因素也是配对Delong-method，而如果要比较训练集和验证集ROC性能差异，此时二者为独立数据集则应用Z检验、bootstrap、venkatrama法。 单独ROC曲线与45°的chance line (或者 random assume line)比较有差异，只能证明此ROC有一定区分度。
- ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
- 相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。
- 在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
- 曲线越靠近左上角，越有诊断价值，ROC曲线下面积越大，越有应用价值。
受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic 受试者工作特征曲线 curve, ROC curve）表示一个特定的诊断方法对区别特定的患者组与非患者组样本的检测性能。 表示不同诊断水平的真阳性率对假阳性率的函数关系。 线下面积曲线对所有可能的阈值下的表现进行了集中测量。
受试者工作特征曲线: 分类结果混淆矩阵
对于医生来说，如果有某种“特定功能”来预测患者是否会有未知结果，那么许多医疗实践模式或临床决策都会改变。 在临床上，几乎每天我们都会听到这样的叹息：“如果我能提前… 全世界有超过1500万癫痫患者对药物没有反应。 成功的手术治疗需要完全切除或切断癫痫发作区，即癫痫发作的脑区。 然而，由于没有临床验证的SOZ生物标记物存…
一项研究选择了40例腹水患者，其中确诊结核性腹水20例，肿瘤性性腹水20例，测定腹水ADA，研究目的是确定ADA诊断结核的界值。 确定系数（通常也称为“ R平方”），也经常用作衡量模型准确性的标准，可以算作是鉴别指数和一致性系数的组合。 结果显示，相比model1，model2的X1、X2、X9的组合效应更好(更高的特异性)，同时model2的变量数量也更少(简约性原则)，因此选择model2更佳。 在这个示例中使用了一个上述没有提到的R包(riskRegression，不在上述那6个R包之内)构建ROC曲线，只是因为该R包的方法和分析过程的承接非常方便。 “ROCR.simple”是RORC包中自带的模拟数据集，包含一组简单的预测数值和对应类标签的向量，在这里(包括后文中介绍的其它R包)使用该数据集作演示。
受试者工作特征曲线: (一) 方法选择
当我们将阈值设置为1和0时，分别可以得到ROC曲线上的和两个点。 ROC曲线上的每一个点对应于一个threshold，对于一个分类器，每个threshold下会有一个TPR和FPR。 因此调用完roc_curve以后，我们就齐全了绘制ROC曲线的数据。 接下来的事情就很简单了，调用plt即可，还是用官方的代码示例一步到底。 这时，每呈现一张画页，即要求被试判断此画页是”信号”还是”噪音”，并要求被试把结果记录在实验纸上 。
ROC曲线其实就是以FPR为横坐标，TPR为纵坐标绘制出来的曲线。 ROC曲线的坐标轴范围都是 ，曲线与坐标轴之间的面积叫做曲线下面积（Area Under Curve，AUC）。 AUC取值范围是 [0.5, 1]，在0.5 ~ 0.7范围内时有较低准确性，在0.7 ~ 0.9范围内时有一定的准确性，在0.9以上时有较高准确性。 我们预测了100个人，但并不意味着我们真正使用该模型来预测一个人是否患有该疾病。 该模型仅仅是根据大于某个临界值（例如0.5）的概率来确定人是否患有疾病，从而为我们提供了某人患病的可能性。
受试者工作特征曲线: ROC 曲线入门 | 模型评估首选方案
极度偏态的数据集上，Precision-Recall Curve可表现更全面8。 PR其实就是x轴TPR或recall或Sen，也叫查全率，y轴PPV或precision，也就是查准率。 FPR体现的是有多少负类被错抓成了正类，TPR体现的是有多少正类被正确的分类为正类, Precison衡量的是模型判别为正类的样本中，有多少确实就是正类。 一条曲线在ROC曲线中压过另一条曲线，那么他在PR曲线中也会相同的全面优于另一条曲线（如图4）。 其中第一行ab均为原数据的图，左边为ROC曲线，右边为P-R曲线。
3）影响因素分析：Cox比例风险回归模型（最重要的模型之一），多因素分析方法，1972年提出，不考虑生存 时间分布，利用截尾数据。 根据曲线位置，把整个图划分成了两部分，曲线下方部分的面积被称为 AUC（Area Under Curve），用来表示预测准确性，AUC 值越高，也就是曲线下方面积越大，说明预测准确率越高。 曲线越接近左上角（X 越小，Y 越大），预测准确率越高。 在这篇文章中，我们将比较LASSO、PLS、Random Forest等多变量模型与单变量模型的预测能力，如著名的差异基因表达工具DESeq2以及传统的Mann… 评分卡开发描述了如何将数据转化为评分卡模型，假设数据准备和初始变量选择过程（过滤）已完成，并且已过滤的训练数据集可用于模型构建过程。
受试者工作特征曲线: 临床研究新风向，巧用LASSO回归构建属于你的心仪模型
如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 受试者工作特征曲线 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设… 在假阴性代价和假阳性代价相差悬殊的情况下，减小某种分类错误就变得很重要。 例如，在做垃圾邮件的检测时，你倾向于优先减少假阳性（把正常邮件分类为垃圾邮件）数量（即使这会导致假阴性（把垃圾邮件分类为正常邮件）数量显著提高）。
对2016年至2021年提交给美国食品药品监督管理局的药物和生物制品监管文件的分析表明，包含人工智能/机器学习（AI/ML）的文件数量越来越多。 什么是ROC曲线 接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。 接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图。 通过测试，返回值中，fps和tps就是混淆矩阵中的FP和TP的值；thresholds就是y_score逆序排列后的结果（由于保留的小数位数不同，所以表面上看上去不一样，其实是一样的）。
受试者工作特征曲线: 机器学习必刷题-基础概念篇( ：为什么用AUC做评价指标？
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。 本文内容来自知乎：医小咖里面有许多关于医学统计方法，非常实用，转载以方便查阅多图实例：教你绘制ROC曲线 在选择诊断试验时，许多研究者会在灵敏度和特异度之间进行艰难的取舍。 那么，是否可以综合考虑灵敏度和特异度的特点，根据一个指标评价诊断试验的准确性呢？ Lusted于1971年提出受试者工作特征曲线(receiver operating 受试者工作特征曲线 characteristic curve…
NeuroPM-box旨在满足这一需求，它是一款用户友好、开放访问、多工具的跨… 受试者工作特征曲线 肌萎缩性脊髓侧索硬化症是一种以运动系统退化为主要特征的疾病，临床证据表明，多达50%的病例出现认知和行为改变。 ALS在临床上和生物学上都是异质性(一种… 阿斯利康正在将数据科学和人工智能技术嵌入到药物研发中，以寻求更好的新方法来发现、测试和加速未来的潜在药物。 在全球范围内，每年有近1000万新发痴呆病例，其中阿尔茨海默病（AD）最为常见。 需要新的措施来改善对各种病因导致认知障碍的个体的诊断。
受试者工作特征曲线: 生存曲线(Survival curve)
其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定一个阈值如0.6，概率大于等于0.6的为正类，小于0.6的为负类。 对应的就可以算出一组，在平面中得到对应坐标点。 受试者工作特征曲线 可以看出P-R曲线发生了明显变化，而ROC曲线形状基本不变。
说到这里，想必大家已经明白这俩个指标的计算方法，再往深挖一点，可以思考一下这俩个指标背后的原理。 还是雷达的例子，敏锐的雷达系统我们肯定希望它能把所有的敌方轰炸机来袭都感知到并预测出来，即TPR越高越好，但我们又不希望它把大鸟的飞过也当成轰炸机来预警，即FRP越低越好。 因此，大家可以发现，这俩个坐标值其实是有相互制约的一个概念在里面。 2、接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。 1、接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
受试者工作特征曲线: 机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
除非特别指明，最佳界值的确定常用“尤登指数”，即敏感性+特异性-1，该指数值的取最大值处就是最佳的界值。 来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读7分钟尽管 ROC-AUC 包含了许多有用的评估信息，但它并不是一个万能的衡量标准。 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。 实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。
受试者工作特征曲线: 不同模型的比较
采用真阳性率和假阳性率作出的曲线，适用于诊断试验结果为连续变量。 试验的真阳性率（Sen）为纵坐标（Y），假阳性率（1-Spe）为横坐标（X），坐标轴上的率值由01或0%100%。 曲线绘制在同一坐标中，可以直观地比较哪种诊断更有价值，如下图所示：显然绿色代表的诊断价值优于蓝色诊断，粉色诊断最弱。 ROC曲线实际上也是由一系列的点所构成，即模型的阈值不断变化，随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。 阈值最大时，对应坐标点为，阈值最小时，对应坐标点。 ROC 曲线图是反映敏感性与特异性之间关系的曲线。