临床预测模型之二分类资料ROC曲线绘制

ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。如果你还不太了解关于ROC曲线中的各种指标，请看下面这张图，有你需要的一切（建议保存）：混淆矩阵混淆矩阵计算R语言中有非常多的方法可以实现ROC曲线，但是基本上都是至少需要2列数据，一列是真实结果，另一列是预测值，有了这两列数据，就可以轻松使用各种方法画出ROC曲线并计算AUC。这篇文章带大家介绍最常见的并且好用的

临床预测模型之生存资料的ROC曲线绘制

生存资料的ROC曲线考虑了时间因素，在画ROC时，需要指定是哪个时间点的ROC。生存资料的ROC曲线绘制，最常见的那肯定是timeROC和survivalROC了，这两个包非常像，我比较喜欢用timeROC。加载R包和数据rm(list = ls()) library(timeROC) library(survival) load(file = "../000files/timeROC

ROC曲线纯手工绘制

之前给大家介绍了很多画ROC曲线的R包和方法： R语言画多时间点ROC和多指标ROC曲线 临床预测模型之二分类资料ROC曲线绘制 临床预测模型之生存资料的ROC曲线绘制 生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线 ROC（AUC）曲线的显著性检验以及说了一下ROC曲线的两面性：ROC阳性结果还是阴性结果？今天我们纯手工计算真阳性率/假阳性率，并使用ggplot2手动画一个ROC曲线。准备数据假如，我

多条roc曲线 使用survivalROC包绘制时间依赖的ROC曲线

roc.wfns <- roc(aSAH$outcome, aSAH$wfns) ## Setting levels: control = Good, case = Poor ## Setting di

R语言实战 input+结果——ROC曲线的绘制 auc 时量下曲线面积

1.数据处理 第一步当然得处理一下数据。默认的Iris数据集有三类鸢尾花，我目前的理解是只有二分类才画的出ROC曲线，所以才去一定的手段处理一下数据： 输入 # 数据准

逻辑回归之ROC曲线的绘制

逻辑回归之ROC曲线的绘制 关于ROC曲线的绘制过程，通过以下举例进行说明 假设有6次展示记录，有两次被点击了，得到一个展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序号，后面的表示点击（1）或没有点击&

ROC曲线的绘制

机器学习之支持向量机SVM之python实现ROC曲线绘制（二分类和多分类）

目录   一、ROC曲线 二、TP、FP、TN、FN 三、 python绘制ROC曲线(二分类) 1、思路 2、关键代码