roc

最新推荐文章于 2022-10-02 00:30:00 发布
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http://www.tuicool.com/articles/q6zYrq
接收机处理曲线（ROC），检测概率，虚警概率
11-27
利用MATLAB绘制接收机处理曲线（ROC），其中标明了检测概率和虚警概率的关系，可以用于给定信噪比下接收机的设计。
检测概率与虚警概率
03-10
用于描述在信号检测中单个用户的检测概率和虚警概率之间的关系。
ROC
red_west的博客
04-08 5775
Setting levels: control = 0, case = 1 Setting direction: controls < cases direction：根据两组数据中位数大小确定；“>”: control组中位数值大于cases组；“<”：control组中位数值小于或等于cases组 ...
R语言两个ROC的比较
笑不语的博客
03-19 6485
一、概述 ROC是以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，以假阳性率（特异度）为纵坐标所绘制的曲线，可以通过不同截断点下的ROC曲线下的面积（AUC），可用于判断该检验方法的诊断价值，正好解决了敏感度和特异度的选择问题。如果AUC小于0.5则表示试验无诊断价值，另外AUC面积越大，表明实验的准确性越高。但是如果两个试验参数的AUC面积都大于0.5，那我们该如何比较这两个ROC指标的诊断能力是否有差别呢？ 二、数据集展示 这里就不以科研数据来做展示了，防止泄露个人研究信息，统一采用R语言自带的数据集，接下来就使用pRO
c-index的计算
医学和生信笔记的博客
09-08 5133
本文首发于公众号：医学和生信笔记 “ 医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。 C-statistic是评价模型区分度的指标之一，在logistic模型中，C-statistic就是AUC，在生存资料中，C-statistic和AUC略有不同。 今天给大家分别介绍logistic和cox回归的C-statistic计算方法。 logistic回归的C-statistic方法1方法2方法
ROC Matlab工具箱_ROC Toolbox for Matlab.zip
最新发布
09-15
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种图形化的工具，用于展示分类模型性能的可视化方法，尤其在生物统计学和医学领域中使用较为广泛。ROC曲线下方的面积，即AUC（Area Under Curve）值，是一个重要的...
精选资源
逻辑回归临床预测模型lasso回归变量筛选roc曲线定制Delong检验
10-10
本主题主要探讨了如何利用逻辑回归配合LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归进行变量筛选，以及如何定制ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线进行模型评估，并采用Delong检验来...
通达信指标公式源码 MACD-ROC副图.doc
07-30
通达信指标公式源码 MACD-ROC 副图 通达信指标公式是技术分析中最常用的指标之一，MACD（Moving Average Convergence Divergence，移动平均聚合离散指标）和ROC（Rate of Change，变化率）是两种常用的技术指标。...
python实现二分类和多分类的ROC曲线教程
09-16
在机器学习领域，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种评估分类器性能的重要工具，尤其适用于二分类和多分类任务。ROC曲线通过绘制真正阳性率（True Positive Rate, TPR）与假阳性率（False ...
最佳接收机性能与先验概率的关系分析matlab
06-12
通过MATLAB仿真实验深刻反映数字信号最佳接收机原理及最佳接收准则，从而掌握二进制却只信号最佳接收机的设计。
利用滑动相关来捕获伪码，并且计算在各个信噪比下的检测概率。
03-25
利用滑动相关来捕获伪码，并且计算在各个信噪比下的检测概率。
r语言ggplot画两条曲线_第五十讲 R语言课堂 ROC曲线
weixin_39539764的博客
11-23 1105
在第四十九讲中，我们为大家介绍了分类预测模型及诊断性试验性能指标的理论知识及相关计算方法。但是，细心的朋友可能会发现，我们在之前的实例中，在选择抑郁评分切点定义自杀高位人群时，我们选择了6，但是6真的是最好的切点吗？如何选择最好的切点呢？我们就需要用到ROC曲线来帮助大家找到最好的诊断切点，用以定义诊断试验／预测模型的最佳状态。1. ROC曲线ROC曲线（receiver operating ch...
利用lasso回归建立预测模型并绘制列线图 二分类结局资料的lasso回归与列线图绘制
生信小博士的博客
10-02 1万+
接着上次的笔记，此次笔记的任务是利用lasso回归建立预测模型并绘制列线图。在目前发表的论文中，lasso回归大都只是作为一种变量的筛选方法。首先通过lasso回归获得系数不为0的解释变量，再利用这些筛选到的变量进行多重回归建立预测模型，实际上这是relaxed lasso的一种特殊情况（γ=0）。这种做法用于预测问题不大，但一般不用于因果推断。我们也可以直接利用lasso回归的参数来建模预测，但这样做的人并不多，教程也比较少，但笔者觉得这种方法也是一种不错的选择。在开始本次笔记的查阅之旅前，建议先看一下《
r roc函数_一棵树专栏 | ROC分析时一定要告诉R分析谁
weixin_36266554的博客
01-02 2994
两个知名R包产生的矛盾嗨！大家好，我是一棵树，这是我第一次在解螺旋发文，还是蛮激动的。下面就开始吧！今天的主题是：ROC分析时一定要告诉R分析谁用到的软件是：R语言用到的R包是：pROC和ROCit1. 安装R包install.packages('pROC')install.packages('ROCit')2. 构建数据我们先构建2个连续变量score1和score2，1个2分类变量c...
ROC曲线基于R语言-（pROC包）
m0_45248682的博客
01-24 3万+
R语言ROC曲线 ROC曲线简介： 很多的模型在进行分类预测时，会产生一个实际值或者概率值，然后我们将这个预测值与一个用于分类的阈值进行比较，将结果分成正类和反类。一般我们可以通过任务需求的不同来采用不同的截断点。在绘制ROC曲线前，我们根据学习期的预测结果对样例进行排序，按照该顺序计算出横纵坐标，纵轴是“真正例率”（TRP），横轴是“假正例率”（FPR），图像与x=1,y=0的直线围成的面积为A...
R语言-影像组学数据处理
dr_yingli的博客
08-12 5110
使用R语言对影像组学数据进行处理 测试数据 library(caret);library(glmnet);library(pROC) set.seed(123456) data <- read.csv("data.csv", header = T) p.data <- preProcess(data[,-1],method = c("center","scale","corr")) P.data <- predict(p.data,newdata = data[,-1]) lass
bagging算法_Bagging/Boosting傻傻分不清？来一探究竟吧~
weixin_39940154的博客
11-24 575
你是否还在迷惑什么是Bagging?你是否还在纠结Bagging和Boosting的区别到底在哪？？你是否还在探索Bagging的具体用法？？？那就一起来看看吧！Bagging同一个学习算法在来自同一分布的多个不同的训练数据集上训练得到的模型偏差可能较大，即模型的方差(variance)较大，为了解决这个问题，可以综合多个模型的输出结果，对于回归问题可以取平均值，对于分类问题可以采取多数...
机器学习中的PR曲线和ROC曲线
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沉心修炼
12-06 4万+
主要是我对周志华《机器学习》第二章模型估计与选择中一些内容的总结
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