ROC简易分析工具使用

ROC分析主要针对 存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量(二分类)的影响(真阳性率、假阳性率),它常用于 模型的构建过程中对结果预测的性能的一个评估,我们主要分为两类...

ROC分析主要针对 存在一组真实的连续型数值数据设定阈值的不同对响应变量(二分类)的影响(真阳性率、假阳性率),它常用于 模型的构建过程中对结果预测的性能的一个评估,我们主要分为两类

一类是:时间依赖性ROC,比如 预后模型中,1、3、5年的ROC曲线

一类是:诊断性的ROC,比如 某基因的表达与癌与癌旁的分类性能

ROC分析常用名词解释:

ROC: receiver operating characteristic,ROC曲线

AUC: area under the ROC curve,曲线下面积

pAUC: partial area under the ROC curve 部分曲线下面积

CI: confidence interval 置信区间

SP: specificity 特异度

SE: sensitivity 灵敏度

数据输入也非常简单,首先我们需要了解 我们绘制的是 诊断类的ROC(标准ROC),还是 时间依赖性ROC.
当绘制未时间依赖性ROC时,我们需要准备 三列数据,一列是 时间,一列是 状态(比如死亡,复发,响应等),一列是 目标值(比如 预后评分、基因表达等)
attachments-2021-09-yHT2OCoP61419a6603220.png
当绘制的是 标准ROC时,我们需要准备两列数据,一列是 状态(比如:死亡、复发、药物响应、癌与癌旁等),一列是 目标值,比如诊断评分、基因表达等
attachments-2021-09-Xg919f3k61419ad07e29f.png

提交之后即可获得图片结果
attachments-2021-09-wXMlFsWt61419b5d11b29.png方法学写作示例:
attachments-2021-09-KH8qSkAe61419b7f23a33.png

  • 发表于 2021-09-15 15:07
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  • 分类:软件工具

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