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Roc 曲线下面积
【专题】13篇文章，从理论到操作，带你了解疾病预测模型！
网站、微信公众号：医咖会 ，临床研究的传播者。
很多小伙伴在微信后台都会问起“疾病预测模型”的内容，医咖会陆续发过一些文章，今天我们就总结一下 医咖会曾发过的“疾病预测模型”相关的文章，方便大家收藏，在遇到问题及时查看。1. 临床预测模型：基本概念、应用场景及研究思路 临床预测模型作为风险与获益评估的量化工具，可为医生、病人以及医疗政策制定者的决策提供更为直观理性的信息，因此其应用也越来越普遍。本文从临床预测模型的概念、应用场景以及研究思路三个方面…
浅显易懂介绍ROC曲线
roc曲线：接收者操作特征(receiver operating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 针对一个二分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时，会出现四种情况（都是针对预测的类别来命名的）. (1)真正类(True Postive TP)（预测为正类，刚好预测的是正确的） (2)假负类(False Negative FN)（预测为负类，只不过预测错了） (3)假正类(False Postive FP)（预测为正类，只不…
ROC曲线和AUC值
NLP changes the world ！
1.ROC ROC曲线（Receiver Operating Characteristic）全称：受试者工作特征曲线 提到ROC曲线就要先说明一下两个概念：FPR（伪正类率），TPR（真正类率） 它们都是对分类任务的一个评测指标。 对于一个二分类任务（假定为1表示正类， 0表示负类），对于一个样本，分类的结果总共有四种： 类别实际为1，被分为0，FN（False Negative） 类别实际为1，被分为1，TP（True Positive） 类别实际为0，被分为1，FP（False Positive） 类别…
ROC，AUC 还是看我的吧，别人都千篇一律
微电子人跳算法坑
前言emmm...第一次写技术贴，工作时候再次学auc,roc.... 我引用了这几个帖子，加上其他的是自己深入思考总结的。 讲解参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87768945?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=786600774271664128 实战参考：https://www.zhihu.com/question/39840928/answer/146205830?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=786600774271664128 抛几个问题，以及超简单回答： AUC, ROC 干啥的？答：用来做模型评估的。问：我擦，就是看模型准不准呗，那为啥不用准确率啥的，auc啥的看着就麻烦？答：准确率有的场景下没意义，比如拿来100个人，预测一个人是否得疯牛病了，实际上这群人就1个疯牛…
ROC-AUC 与 PR-AUC 的区别与联系
规则-标注工程师
1. 相关术语解释正例负例预测正真正例 (true positive, TP)假正例 (false positive, FP)预测负假负例 (false negative, FN)真负例 (true negative, TN)真正例率 (true positive ratio) ： [公式] ，表示的是所有正例中被预测为正例的比例假正例率 (false positive ratio)： [公式] ，表示所有负例中被错误地预测为正例的比例精确度 (precision)： [公式] ，表示所有预测为正的样本中真…
PR、ROC、AUC全击破
固态长方体物质空间移动工程师
感觉自己越来越标题党了...不过我相信看了这篇文章，以及本文的参考文献，你会期待面试官问你这些问题。这篇文章适合对上述概念存在疑惑的同学，希望我讲的足够全可以解答你的疑惑。 在之前面试的时候，被问到给定一堆样本的label和模型预测的prob，怎么手动计算ROC、AUC。当时我写的那叫一个挫，把PR曲线和ROC曲线还搞混了...然后面试回来我立志一定要把这几个概念搞清楚（感觉都是吃了亏才长记性...）。 一、混淆矩阵在进行一…
机器学习模型评估指标
只要思想不滑坡，方法总比困难多.
写在前面：今天在订阅号看了一篇推送【模型评估指标】文章，阅后思考再三计划自己汇总一下，便于后期自己复习查看。在机器学习建模过程中，针对不同的问题，需采用不同的模型评估指标。 主要分为两大类：分类、回归。 一、分类1、混淆矩阵 2、准确率（Accuracy） 3、错误率（Error rate） 4、精确率（Precision） 5、召回率（Recall） 6、F1 score 7、ROC曲线 8、AUC 9、PR曲线 10、对数损失（log_loss） 11、分类指标的文本报告…
ROC曲线应该怎么看？
Roc曲线，也称“受试者工作特征曲线”，或者感受性曲线，抛开这写难记的名字不谈，今天主要来谈谈它的用法以及如何解读。 应用场景ROC曲线主要是用于X对Y的预测准确率情况。最初ROC曲线是运用在军事上，现在更多应用在医学领域，判断某种因素对于某种疾病的诊断是否有诊断价值。 简单理解 [图片] 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轴称…
一文看懂ROC、AUC
走走走，我们快走
评测指标是衡量一个算法是否出色的一个重要部分，好的指标能让我们这些炼丹学徒知道，练出来的丹药是否有效果。那么在机器学习中有哪些值得一探究竟的指标呢？本文就PR图，ROC、AUC、mAP这4个方面进行详细探究。 总的来说评价指标的核心得从二分类问题说起：一个类，它实际值有0、1两种取值，即负例、正例；而二分类算法预测出来的结果，也只有0、1两种取值，即负例、正例。我们不考虑二分类算法细节，当作黑箱子就好；我们关心…
【合集】25篇诊断试验和ROC曲线相关文章，从理论到操作，要啥有啥！
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纵观医咖会推送过的内容，有20多篇诊断试验相关的文章： 从灵敏度、特异度、截断值、ROC曲线等基础概念的介绍，到SPSS操作教程，再到样本量计算、Meta分析......我们力求从理论到实操，帮助大家搞明白。这次合集，我们就来回顾一下这25篇文章，请收藏起来以备不时之需吧。感觉有用，记得告诉你周围的小伙伴哦。 先打基础，了解基本概念 1. 讲诊断试验前，我们先得了解人体生物指标的分布 2. 什么是灵敏度和特异度 3. 多图详解截…
SPSS：ROC曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验
医学打工人及合格干饭人
今天，让我们来学习一下如何用SPSS来绘制ROC曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，以及它们的结果解读吧！ 首先，我们来了解一下它们的概念！ 1. 接受者操作特性曲钱线〈receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线)，又称为感受性曲统〈sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以虚…
如何联合多个指标提升诊断准确度？教程来了！
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医咖会曾发过一篇文章：《 SPSS操作：多项测量指标的ROC曲线分析 》，详细介绍了结合多项指标进行疾病诊断的统计方法及其SPSS操作。但是文中给出的例子，并没有包含任何诊断试验结果，而是仅利用患者特征（性别、年龄、BMI、COPD病史和是否吸烟），来预测患者是否患肺癌。从严格意义上讲，这并不是一篇标准的联合诊断试验研究，而是一篇建立预测模型的研究。 本文将以在体外人工受孕(IVF)中，三种卵巢储备功能检测(ovarian reserv…
深度学习导论 | 深度学习算法流程
不玩知乎。微信公众号同名【阿力阿哩哩】
学习目录 [文章: 深度学习 | 学习目录] 1.3 深度学习算法流程从本节开始，我们正式进入本书的学习。为此，我们先要了解深度学习的整体流程是怎么一回事。深度学习的整体流程如图1.3所示：数据集切分为训练集、验证集和测试集。 训练集用以训练深度学习模型；验证集用以评估模型结果，进而辅助模型调参；测试集用以模型的预测。 一般而言，训练集、验证集与测试集的比例为7:2:1。 [图片] 1.3.1 特征工程目前业界有句话被广为流传： “ …
关于ROC曲线绘制，您一定不想错过！
误入医学坑
咱们都知道ROC曲线是诊断试验中最经典最有效的方法，其做法是以一个二分类的金标准作为参考，评价某些指标的诊断价值（预测价值）。但是，关于ROC曲线，其实有很多经常被问到的问题，您遇到过几个呢？ 1. 分类变量能画ROC曲线吗通常，咱们都是针对连续变量绘制ROC曲线。大家可能会问，分类变量能画ROC曲线吗？能画肯定能画，但是，不是很推荐。为什么呢，看下图就知道了。下图是针对1个三分类变量绘制的ROC曲线，咱只能说，这也…
AUC是ROC曲线下方面积的直观理解
AUC的定义是ROC曲线的下部的面积， 概率意义是随机取一对正负样本，正样本得分大于负样本得分的概率。 这个概念直观上能看懂但是很难理解为什么和ROC曲线的下部面积有关，下面给出一个我直观上的理解 首先是ROC曲线绘制所用到的混淆矩阵预测值预测值10真实值1TPFN真实值0FPTN混淆矩阵TPR = TP / (TP + FN)所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的比例 FPR = FP / (FP + TN)所有真实类别为0的样本中，预测类别为1的比例 假如我们…
干货|多因素联合诊断进行ROC曲线绘制
认真学习领会精神
前面花了两三天整单因素ROC曲线诊断的绘制和CUTOFF的取值 [文章: 干货|ROC曲线绘制中常见的问题及其解决方案] 结果这两天突发奇想，又给自己挖了一个坑跳，指标1、2、3往往单因素AUC值不够大，那我们可以测试双指标甚至更多指标联合对一个分类变量的作用，这就是 多因素联合诊断ROC曲线的绘制1.输入诊断指标1、2、3（数值型变量）和结果变量（二分类）2.选择分析，回归，二元逻辑回归 [图片] 3.由于是多个变量和因素，要做那几个因素就选…
[概念回顾]ROC-AUC到底是个什么鬼
加班摸鱼
背景翻看了一下ROC-AUC的wikipedia的解说，意犹未尽。简单总结一个笔记出来，以后复习的时候，也算有个参考。 目标： 一次性吃透这几个中二概念。二分类 ROC是搞二分类的！！！ 真阳性-TP首先，什么， 真阳性，伪阳性这些词，真正容易混淆，还不好记忆。哪个二货起了这些中二的名字？？？ 哪个二货起了这些中二的名字？？？ 哪个二货起了这些中二的名字？？？ 一，真阳性，true positive，正确的肯定，这里的第二个字， “阳”是…
临床预测模型：新预测因子的预测增量值
作者：文玲子，王九谊 [图片] 【摘要】新的生物标志物的发现和开发一直以来都是充满前景的领域，这些研究为预测模型提了新的预测因子，可以极大改善对疾病风险的预测。为了对新的预测因子的临床效用得到有意义的结论，必须采取适当的统计方法。本文介绍了一些传统的和新颖的指标，包括模型拟合，预测因子效应量，模型区分度改进，以及基于风险重分类表来计算的统计量，并且结合案例说明如何对这些统计量进行计算。最后，我们提出了一些…
为什么Decision Tree可以绘制出ROC曲线？
找了那么久，很少有文章解释清楚为什么Decision Tree这种预测值为离散整数值的模型，可以绘制出ROC曲线，找了篇外文blog，大概讲明白了。 请仔细阅读下面的截图内容，大概意思是，决策树的每个叶子节点实际给出的是属于正、负类的概率，通过调整阈值（代替少数服从多数的原则），就可以计算出不同情况的TPrate, FPrate， 绘制ROC曲线。 原链接： https://stats.stackexchange.com/questions/105760/how-we-can-draw-an-roc-curve-for-decision-trees [图片] [图片] [图片] [图片]