ROC曲线计算阳性阴性预测值,roc曲线结果解读

ROC曲线计算阳性阴性预测值,roc曲线结果解读

比如灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、患病率、阳性预测值、阴性预测值以及他们的95%置信区间。2)空白限的建立：至少60次空白样本测定，如果空白样本测定结果符合高斯分布(正态分布、对称分布),计算公式：LoB=μB+1.645σB,其中μB和σB分别表示空白检测的平

"还可以计算得到阳性预测值(61.5%)和阴性预测值(74.3%)。我想问一下这个是怎么算出来的全部评论(2) 小丫头22 可以看一下ROC曲线的教程，里面有回归拟合ROC曲线的介绍参见3d溜溜设计问答平台为广大设计师们提供各种roc曲线的预测值计算问题解答：准确度(ACC,accuracy)ACC=(TP+TN)/(P+N)即：真阳性+真阴性)/总样本数真阴性率(TNR)又称：特异度(SPC,specific

╯＾╰ 阳性似然⽐(Positive likelihood ratio，LR+)，为真阳性率与假阳性率的⽐值，即阴性似然⽐(Negative likelihood ratio，LR-)，为假阴性率与真阴性率的⽐值，即。阳性预测值(P但是大多数时候我们需要的都是阳性结果(比如这里我们想计算癌症的AUC,而不是非癌症)的AUC,所以我建议大家在使用R包计算AUC或者画ROC曲线时，手动指定顺序！pred <- prediction(predic

ROC 曲线的值通常由两个参数来描述，即灵敏度(Sensitivity)和特异性(Specificity)。灵敏度：又称真阳性率，表示模型正确识别出的正例样本占总正例样本的比例。计算公式为：真阳(1,1):FN,TN都为0,即所有样本预测为阳性(0,1):FP,FN都为0,即预测都是对的(0,0)到(1,1)的线段：随机猜越接近左上角越好，越接近右下角越差ROC曲线将同一模型每个阈值的(FPR, TPR)

reportROC包可以通过一行代码绘制ROC曲线及计算敏感性、特异性、准确率、阳性预测值，阴性预测值，AUC值及约登指数#官网地址：https://rdrr.io/cran/reportROC/ 其中灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值是除了AUC外最常用的5个ROC评价指标。ROC自动切点除了pROC外有OptimalCutpoints、Epi包，但是笔者测试后面2个有bug,结果有时候