如何用excel計(jì)算auc曲線下面積？實(shí)現(xiàn)思路如下：AUC（曲線下面積）定義為ROC曲線下的面積。顯然，這個(gè)面積的值不會(huì)大于1。因?yàn)镽OC曲線通常在y=x線上，AUC在0.5到1之間。由于ROC曲線不

如何用excel計(jì)算auc曲線下面積？

實(shí)現(xiàn)思路如下：AUC（曲線下面積）定義為ROC曲線下的面積。顯然，這個(gè)面積的值不會(huì)大于1。因?yàn)镽OC曲線通常在y=x線上，AUC在0.5到1之間。由于ROC曲線不能清楚地反映出哪種分類(lèi)器更好，因此采用AUC值作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。作為一個(gè)數(shù)值，AUC越大的分類(lèi)器效果越好。首先，AUC值是一個(gè)概率值。當(dāng)隨機(jī)選擇正樣本和負(fù)樣本時(shí)，當(dāng)前分類(lèi)算法根據(jù)計(jì)算出的得分值將正樣本排在負(fù)樣本前面的概率為AUC值。當(dāng)然，AUC值越大，當(dāng)前的分類(lèi)算法將正樣本排在負(fù)樣本前面的可能性就越大，也就是說(shuō)，它可以更好地分類(lèi)。

如何用medcalc求roc曲線的最佳截?cái)帱c(diǎn)及靈敏度特異度？

1. ROC分析步驟：①繪制ROC曲線。根據(jù)專(zhuān)業(yè)知識(shí)，通過(guò)對(duì)疾病組和對(duì)照組測(cè)量結(jié)果的分析，確定測(cè)量值的上下限、組距和分界點(diǎn)。按所選組距區(qū)間列出累積頻數(shù)分布表，分別計(jì)算各分界點(diǎn)的敏感性、特異性和假陽(yáng)性率（1-特異性）。以靈敏度為縱坐標(biāo)表示真陽(yáng)性率，以1-特異性為橫坐標(biāo)表示假陽(yáng)性率。

②ROC曲線評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)計(jì)算。ROC曲線下面積在1.0～0.5之間。AUC>0.5時(shí)，AUC越接近1，診斷效果越好。0.5-0.7的AUC具有較低的準(zhǔn)確性，0.7-0.9的AUC具有一定的準(zhǔn)確性，0.9以上的AUC具有較高的準(zhǔn)確性。AUC=0.5時(shí)，表示診斷方法無(wú)效，無(wú)診斷價(jià)值。（3） 兩種診斷方法的統(tǒng)計(jì)學(xué)比較。比較兩種診斷方法時(shí)，根據(jù)不同的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，可采用以下兩種方法：①兩種診斷方法對(duì)不同的受試者進(jìn)行時(shí)，采用分組比較法。② 如果對(duì)同一受試者采用兩種診斷方法，則采用配對(duì)比較法。

2. 接收機(jī)工作特性曲線（ROC曲線）又稱靈敏度曲線。之所以取這個(gè)名字，是因?yàn)榍€上的每個(gè)點(diǎn)都反映了相同的接受能力。它們都是對(duì)同一信號(hào)刺激的反應(yīng)，但只是在幾個(gè)不同標(biāo)準(zhǔn)下得到的結(jié)果。接收機(jī)工作特性曲線是以誤擊概率為橫軸、命中概率為縱軸，以及受試者在特定刺激條件下因判斷標(biāo)準(zhǔn)不同而得出的不同結(jié)果的坐標(biāo)圖。

roc曲線AUC比較怎么計(jì)算？

具體說(shuō)明如下：隨機(jī)選取一個(gè)樣本，每個(gè)勢(shì)值x對(duì)應(yīng)一個(gè)概率P，按照概率從高到低的降序排列，秩是正樣本中的最高概率，概率小于M-1正樣本（M是正樣本數(shù)），（秩1-M）負(fù)樣本。第二高的正樣本概率是秩2。小于這個(gè)概率的是m-2個(gè)正樣本2-m1）個(gè)負(fù)樣本。以此類(lèi)推，正樣本中概率最低的是秩M，比這低的是0個(gè)正樣本，秩M-1個(gè)負(fù)樣本。有mxn個(gè)正樣本對(duì)和負(fù)樣本對(duì)（n是負(fù)樣本數(shù)）。公式（秩）是通過(guò)計(jì)算所有正樣本概率大于負(fù)樣本概率的情況得到的。。。。秩M-1）/（mxn）是正樣本概率大于負(fù)樣本概率的概率。

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(cè)精度。AUC值越高，預(yù)測(cè)精度越高。AUC值越高，預(yù)測(cè)精度越低。如果AUC小于0.5，說(shuō)明預(yù)測(cè)性診斷比隨機(jī)猜測(cè)更差。這種情況不應(yīng)該發(fā)生在實(shí)際情況中?？赡苁菭顟B(tài)變量標(biāo)準(zhǔn)集錯(cuò)了。建議檢查設(shè)置。

為什么ROC曲線能衡量模型效果呢？

ROC曲線分析是評(píng)價(jià)logistic回歸模型的另一種方法。用ROC曲線下面積（AUC）評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)值區(qū)分疾病與對(duì)照的能力。AUC也稱為c統(tǒng)計(jì)量和一致性指數(shù)。ROC曲線下面積為a，可用來(lái)綜合評(píng)價(jià)診斷的準(zhǔn)確性。它可以理解為所有特定條件下的平均靈敏度，其取值范圍為0≤a≤1。在a>0.5的情況下，a越接近1，診斷準(zhǔn)確率越高。當(dāng)a=0.5時(shí)，診斷根本不起作用。A<0.5與實(shí)際情況不符。一般來(lái)說(shuō)，0.5＜a≤0.7為低診斷值；0.7＜a≤0.9為中診斷值；a＞0.9為高診斷值。

曲線下面積是什么意思？

顯然，此區(qū)域的值不會(huì)大于1。因?yàn)镽OC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(cè)方法的真實(shí)性越高。當(dāng)AUC等于0.5時(shí)，真實(shí)性最低，沒(méi)有應(yīng)用價(jià)值。

ROC曲線可以很容易地找出任何閾值對(duì)學(xué)習(xí)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(diǎn)是分類(lèi)錯(cuò)誤最少的最佳閾值，假陽(yáng)性和假陰性的總數(shù)最少。

可以比較不同學(xué)習(xí)者的表現(xiàn)。將每個(gè)學(xué)習(xí)者的ROC曲線繪制到同一個(gè)坐標(biāo)系中，直觀地識(shí)別其優(yōu)缺點(diǎn)。左上角ROC曲線所代表的學(xué)習(xí)者的準(zhǔn)確率最高。

方法簡(jiǎn)單直觀。分析儀的準(zhǔn)確度可以用肉眼觀察和判斷。

ROC曲線沒(méi)有固定的閾值，允許存在中間狀態(tài)，有利于用戶結(jié)合專(zhuān)業(yè)知識(shí)，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曲線是什么??？

受試者操作特征曲線（ROC曲線）

ROC曲線是反映敏感性和特異性連續(xù)變量的綜合指標(biāo)。SPSS統(tǒng)計(jì)軟件包10.0版具有ROC曲線的統(tǒng)計(jì)功能。ROC曲線的真陽(yáng)性率為縱坐標(biāo)，假陽(yáng)性率為橫坐標(biāo)。坐標(biāo)由無(wú)數(shù)對(duì)真陽(yáng)性率和由無(wú)數(shù)個(gè)臨界值計(jì)算出的假陽(yáng)性率組成。計(jì)算ROC曲線下面積aucroc，評(píng)價(jià)診斷效率。