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醫(yī)學(xué)roc曲線的意義 roc曲線面積越小表示什么?

roc曲線面積越小表示什么?ROC曲線下面積-spssau ROC曲線稱為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(jī)猜測更

roc曲線面積越小表示什么?

ROC曲線下面積-spssau ROC曲線稱為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(jī)猜測更差。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。

10?如何繪制ROC曲線?

ROC曲線制作步驟:使用SPSS制作ROC曲線。1首先,輸入數(shù)據(jù):這里序號1代表命中,0代表誤報(bào),“頻率”列對應(yīng)預(yù)定概率為0.2/0.5/0.8時(shí)的命中和誤報(bào)頻率;2。第二,打開“分析”進(jìn)行頻率加權(quán),底部會(huì)出現(xiàn)“ROC曲線”。打開“frequency”拖入測試變量列,“serial number”拖入狀態(tài)變量列。將狀態(tài)變量的值設(shè)置為“1”;4。點(diǎn)擊“ROC曲線”、“對角線參考線”、“ROC曲線坐標(biāo)點(diǎn)”確認(rèn)。原始ROC曲線將稍后出現(xiàn)。

為什么ROC曲線能衡量模型效果呢?

ROC曲線分析是評價(jià)logistic回歸模型的另一種方法。用ROC曲線下面積(AUC)評價(jià)模型預(yù)測值區(qū)分疾病與對照的能力。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,可用來綜合評價(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。一般來說,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。