roc曲线怎么看灵敏度和特异性,灵敏度特异度进行卡方比较

roc曲线怎么看灵敏度和特异性,灵敏度特异度进行卡方比较

˙０˙ 2⃣️横坐标1-Specificity(FPR)是特异性，即假阳性率(False Positive Rate, FPR);纵坐标Sentivity(TPR) 是敏感性，即真阳性率(True Positive Rate, TPR),也可以将ROC曲线理解成反映ROC曲线的基本思想是把敏感度和特异性看作一个连续变化的过程，用一条曲线描述诊断系统的性能，其制作原理是在连续变量中不同界值点处计算相对应的灵敏度和特异度，然后以敏感度为纵坐标、1-特异

roc曲线这种情况怎么办？David Ricardo 法学博士研究方向：计算社会科学踩过坑，提供一个样本。我之前做的是所有的ROC都在右下角了。我造成这种情况的原因是，如果是2分类的数据，假设是A和B类，我切点值，以达到灵敏度和特异性的最小目标值以及相应的估计值和Wilson二项式置信区间；单图和双图ROC曲线，单图曲线的估计AUC; ROC曲线下面积(AUC)和相关的DeLong置信限和Z检验

【曲线的坐标】这个表格一共有三列，第一列：选取的不同cutoff值；第二列：在当前cutoff值下，诊断结果的灵敏度；第三列：在当前cutoff值下，诊断结果的1-特异性。这个结果是ROC曲线绘制的👉ROC曲线其实就是以FPR为横坐标，TPR为纵坐标绘制出来的曲线。🌸ROC曲线图是反映敏感性与特异性之间关系的曲线。横坐标X轴为1 – 特异性，也称为假阳性率(误报率),X轴越接近零准确率越高；纵坐标Y

并选择查看以分数或百分比表示的结果（灵敏度和1-特异性），该设置可在Results参数选项中选择勾选“Fractroc曲线如何确定灵敏度和特异性锦瑟无弦88 发布于2016-03-16 · ip黑龙江这个帖子发布于7年零286天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展. 下面附件是我