Decision Curve Analysis(DCA)绘图及其意义 python

本文介绍了使用Python的dcapy库进行决策曲线分析(DCA)的方法,通过模拟数据集展示了DCA如何评估预测模型的实用性,强调了DCA在平衡收益和代价上的优势,并解释了如何确定最佳预测概率阈值。

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Decision Curve Analysis(DCA)绘图及其意义 python

Decision Curve Analysis(DCA)是一种用于评估预测模型的实用性的方法,它结合了收益和代价两个方面。本文将通过使用Python中的dcapy软件包来演示如何进行DCA分析、绘图以及提取有用信息。

在这里我们将使用一个模拟数据集来演示DCA的应用。首先,我们需要导入所需的库以及生成模拟数据。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from dcapy import DCA
np.random.seed
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