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LinkLab原创：让你彻底理解ROC曲线. 上一期我们已学习了诊断性试验的常用评价指标,不难看出,在这些指标中,Sen、Spe、+LR和-LR属于稳定的指标,Acc为相对稳定的指标,而PPV和NPV为不稳定的指标。. 今天,就和大伙聊聊另一个综合评价指标—ROC …
ROC曲线的绘制与解读。受试者工作特征曲线，简称ROC曲线，是以灵敏度为纵坐标，1-特异度为横坐标绘制而成。ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大，用于不同指标的比较和确定指标的临界值，ROC只适用于连续指标。
国内多数ROC分析文章对金标准交待不明确，让读者无法判断研究的质量。这是不严谨的表现。2.4 ROC相关参数的解释 由ROC曲线产生的参数较多，cut-off值，敏感性，特异性，曲线下面积（AUC），阳性预测值，阴性预测值，阳性似然比，阴性似然比，约登
也因为如此，我们认为ROC曲线下面积不会低于0.5，如果低了，我们只需将诊断翻转，就能得到更好的结果。 如果诊断试验的结果完全随机（等同于诊断时，靠投掷硬币，正面向上认为是患者，反面向上认为是非患者），那么我们得到的ROC曲线下面积就是0.5，即ROC曲线下面积的最小值是0.5。
ROC曲线的初级含义1.1 精确率和召回率1.2 ROC曲线的含义2. ROC曲线如何绘制3. ROC曲线和排序有什么关联？4. AUC和基尼系数有什么纠葛？ 1. ROC曲线的初级含义 要了解ROC的含义，必须先搞懂混淆矩阵的含义
AUC代表ROC曲线下的面积，表示预测准确率。AUC值取值在0-1 之间，数值越大，代表正确率越高。根据上表可知，产妇年龄对应的AUC值为0.549，说明产妇年龄对于低出生体重儿的诊断价值比较低。产妇体重对应的AUC值为0.601大于0.05但小于0.7，P=0 ...
ROC曲线，AUC面积. AUC (Area under Curve)：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。. 首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面 ...
上一篇文章我们讲了“ 如何绘制ROC曲线”，今天我们来详解一下ROC曲线下面积。ROC曲线下面积（the area under the ROC curve, AUC）是指ROC曲线与x轴、（1，0）-（1，1）围绕的面积，如图1阴影部分。 一般来说，RO…
AUC指的是ROC曲线下的面积的大小，该值能够量化地反映基于ROC曲线衡量出的模型性能。计算AUC值只需要沿着ROC横轴做积分就可以了。由于ROC曲线一般都在y=x这条直线的上方（如果处于下方，反转概率为1-p即可）所以AUC的值[0.5,1]。AUC越大，说明分类器越可能把真正的正样本排在前面，分类性能越好。
LinkLab原创：让你彻底理解ROC曲线. 上一期我们已学习了诊断性试验的常用评价指标,不难看出,在这些指标中,Sen、Spe、+LR和-LR属于稳定的指标,Acc为相对稳定的指标,而PPV和NPV为不稳定的指标。. 今天,就和大伙聊聊另一个综合评价指标—ROC …
ROC曲线的绘制与解读。受试者工作特征曲线，简称ROC曲线，是以灵敏度为纵坐标，1-特异度为横坐标绘制而成。ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大，用于不同指标的比较和确定指标的临界值，ROC只适用于连续指标。
国内多数ROC分析文章对金标准交待不明确，让读者无法判断研究的质量。这是不严谨的表现。2.4 ROC相关参数的解释 由ROC曲线产生的参数较多，cut-off值，敏感性，特异性，曲线下面积（AUC），阳性预测值，阴性预测值，阳性似然比，阴性似然比，约登
也因为如此，我们认为ROC曲线下面积不会低于0.5，如果低了，我们只需将诊断翻转，就能得到更好的结果。 如果诊断试验的结果完全随机（等同于诊断时，靠投掷硬币，正面向上认为是患者，反面向上认为是非患者），那么我们得到的ROC曲线下面积就是0.5，即ROC曲线下面积的最小值是0.5。
ROC曲线的初级含义1.1 精确率和召回率1.2 ROC曲线的含义2. ROC曲线如何绘制3. ROC曲线和排序有什么关联？4. AUC和基尼系数有什么纠葛？ 1. ROC曲线的初级含义 要了解ROC的含义，必须先搞懂混淆矩阵的含义
AUC代表ROC曲线下的面积，表示预测准确率。AUC值取值在0-1 之间，数值越大，代表正确率越高。根据上表可知，产妇年龄对应的AUC值为0.549，说明产妇年龄对于低出生体重儿的诊断价值比较低。产妇体重对应的AUC值为0.601大于0.05但小于0.7，P=0 ...
ROC曲线，AUC面积. AUC (Area under Curve)：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。. 首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面 ...
上一篇文章我们讲了“ 如何绘制ROC曲线”，今天我们来详解一下ROC曲线下面积。ROC曲线下面积（the area under the ROC curve, AUC）是指ROC曲线与x轴、（1，0）-（1，1）围绕的面积，如图1阴影部分。 一般来说，RO…
AUC指的是ROC曲线下的面积的大小，该值能够量化地反映基于ROC曲线衡量出的模型性能。计算AUC值只需要沿着ROC横轴做积分就可以了。由于ROC曲线一般都在y=x这条直线的上方（如果处于下方，反转概率为1-p即可）所以AUC的值[0.5,1]。AUC越大，说明分类器越可能把真正的正样本排在前面，分类性能越好。
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