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对于模型的roc曲线与哪一点越接近表明该分类器性能越好

归档日期:07-08       文本归类:诊断模型      文章编辑:爱尚语录

  ①ROC曲线绘制。依据专业知识,对疾病组和参照组测定结果进行分析,确定测定值的上下限、组距以及截断点(cut-off point),按选择的组距间隔列出累积频数分布表,分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率(1-特异性)。以敏感性为纵坐标代表线-特异性)为横坐标代表假阳性率,作图绘成ROC曲线。

  ②ROC曲线评价统计量计算。ROC曲线之间。在AUC0.5的情况下,AUC越接近于1,说明诊断效果越好。AUC在 0.5~0.7时有较低准确性,AUC在0.7~0.9时有一定准确性,AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC=0.5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。

  ③两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时,根据不同的试验设计可采用以下两种方法:①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时,采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时,采用配对比较法。

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