一键生成个人网站,昆明网站建设搭建,个人链接怎么制作,网站优化报告ROC曲线#xff0c;受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve#xff0c;简称ROC曲线)#xff0c;又称为感受性曲线(sensitivity curve)。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)#xff0c;以真阳性率(灵敏度)为纵坐标#xff0c;假阳…ROC曲线受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve简称ROC曲线)又称为感受性曲线(sensitivity curve)。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。传统的诊断试验 评价方法有一个共同的特点必须将试验结果分为两类再进行统计分析。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。因此ROC曲线评价方法适用的范围更为 广泛。ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC0.5的情况下AUC越接近于1说明诊断效果越好。AUC在 0.50.7时有较低准确性AUC在0.70.9时有一定准确性AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC0.5时说明诊断方法完全不起作用无诊断价值。AUC0.5不符合真实情况在实际中极少出现。R中绘制ROC曲线R的ROCR包中主要是两个函数prediction和performance。前者是将预测结果和真实标签组合在一起生成一个 prediction对象然后再用performance函数按照给定的评价方法生成一个performance对象最后直接对 performance用plot函数就能绘制出相应的ROC曲线。ROCR代码library(ROCR)# 载入R包data(ROCR.simple);# 载入数据###绘制ROC曲线pred perf plot(perf,colorizeTRUE);###计算曲线下的AUC即面积aucauc_areaauc_area#添加文本text_auctext(0.8,0.3,text_auc);#分析 我们现在取ROCR.simple 的前10个元素作为研究对象(predictions, labels各10个)。ROCR.simple$predictions[1:10]ROCR.simple$labels[1:10]value_sortedlabel_sorteddata.listdata.listpred1 perf1 plot(perf1,colorizeTRUE);SPSS 9.0以上版本可进行ROC分析简单操作步骤如下1.定义列变量并输入数据(1)诊断分类值或检测结果(test)多个诊断试验则定义test1test2...(2)金标准类别(group)1病例组0对照组(3)分类频数(freq)需要进一步执行第二步2.说明频数变量路径Data\Weight Case..., 选项Weight case by 填表Freqency Variable (freq)3.ROC分析路径Grahps\Roc Curve... 填表Test Variable(test) State Variable (group) Value of state variable选项包括(display) ROC Curvewith diagonal reference line (机会线) standard error and confidence interval (面积的标准误及其可信区间) Coordinate points of the ROC curve (ROC曲线的坐标点)optionstest direction (如果检测值小划归为阳性则需要选) cofidence level (%)需要除95%以外的可信度可在此定义。如果是连续型测量资料则不需要第1步的(3)及第2步。
