ROC曲線不平滑，局部有斜線說明什么？ROC曲線是用不同參考值（也稱為診斷閾值或判定閾值）的真陽性率（敏感性）和假陽性率（100特異性）繪制的曲線（函數(shù)）。ROC曲線的每個點代表一個特定參考值的敏感性

ROC曲線不平滑，局部有斜線說明什么？

ROC曲線是用不同參考值（也稱為診斷閾值或判定閾值）的真陽性率（敏感性）和假陽性率（100特異性）繪制的曲線（函數(shù)）。ROC曲線的每個點代表一個特定參考值的敏感性/特異性對。ROC曲線上的點數(shù)取決于原始診斷測試數(shù)據(jù)。只有當樣本量足夠大時，才能畫出平滑的曲線。

ROC曲線的例子？

顯然，此區(qū)域的值不會大于1。因為ROC曲線通常在y=x線上，AUC在0.5到1之間。AUC越接近1.0，檢測方法的真實性越高。當AUC等于0.5時，真實性最低，沒有應(yīng)用價值。

ROC曲線可以很容易地找出任何閾值對學習者泛化性能的影響。

它有助于選擇最佳閾值。ROC曲線越靠近左上角，模型的精度越高。ROC曲線上最靠近左上角的點是分類錯誤最少的最佳閾值，假陽性和假陰性的總數(shù)最少。

可以比較不同學習者的表現(xiàn)。將每個學習者的ROC曲線繪制到同一個坐標系中，直觀地識別其優(yōu)缺點。左上角ROC曲線所代表的學習者的準確率最高。

方法簡單直觀。分析儀的準確度可以用肉眼觀察和判斷。

ROC曲線沒有固定的閾值，允許存在中間狀態(tài)，有利于用戶結(jié)合專業(yè)知識，權(quán)衡漏診和誤診的影響，選擇較高的閾值作為診斷參考值。

roc曲線面積越小表示什么？

ROC曲線-spssau ROC曲線下的區(qū)域稱為AUC，表示預(yù)測精度。AUC值越高，預(yù)測精度越高。AUC值越高，預(yù)測精度越低。如果AUC小于0.5，說明預(yù)測性診斷比隨機猜測更差。這種情況不應(yīng)該發(fā)生在實際情況中?？赡苁菭顟B(tài)變量標準集錯了。建議檢查設(shè)置。