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roc曲線下面積，用SPSS怎么做ROC曲線下面積的比較

來源：整理 時間：2024-05-08 14:04:39 編輯：智能門戶 手機版

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1，用SPSS怎么做ROC曲線下面積的比較

analyze里面有ROC選項，金標準選在上面，制定1為判斷準則然后把解釋變量放在下面的框

用SPSS怎么做ROC曲線下面積的比較

2，不同樣本的ROC曲線下面積比較

1.一種方法對應一條ROC曲線。 兩種方法的ROC曲線不同，其面積代表方法性能。2.針對你要解決的問題，每一類受試對象Xi可以得到一個ROC曲線，ROC曲線下的面積Si，可代表分類器對該類受試對象的分類性能。比較Si即可得到分類器對不同類受試對象的分類效果。3.此外，如果有N類不同受試對象，考慮所有ROC曲線下的面積Si的均值和方差，即可得到該方法的普適性能和普適性。
analyze里面有roc選項，金標準選在上面，制定1為判斷準則然后把解釋變量放在下面的框

不同樣本的ROC曲線下面積比較

3，人臉識別的ROC曲線是什么

支持向量機在小樣本模式識別領域具有優(yōu)勢,但其性能評估及核參數、正則化參數的選擇尚未有標準算法。將受試者操作特性曲線(Receiver Operating Characteristic,ROC)引入支持向量機分類性能分析和建模參數優(yōu)化問題。在核參數及正則化參數所構成的二維空間中,調整模型參數閾值描繪ROC曲線,通過比較不同分類器ROC曲線下面積實現模型的性能分析,研究了基于ROC曲線最佳工作點的模型優(yōu)化問題。工程實例表明,ROC曲線下面積有效地量化了模型的識別性能,并給出了一定尋優(yōu)范圍內的模型參數最優(yōu)點,可以在SVM模型參數優(yōu)化問題中推廣應用。謝謝……
搜一下：人臉識別的ROC曲線是什么

人臉識別的ROC曲線是什么

4，Origin如何計算曲線下面積

tools -> baseline(最好自己重新修改下基線，計算值相對比較準確)->peaks(find peaks,沒有峰標出時記得修改peak properties)->area(use baseline or from y=0) 下表中就可以得到各個峰的面積和半峰寬值 ... 請問你用的哪個版本？我用的是8.0，怎么沒有你說的那些選項？？？yhpyhp1982(站內聯(lián)系TA)曲線下的面積其實就是對曲線在你定義的區(qū)間進行積分。 曲線下的面積其實就是對曲線在你定義的區(qū)間進行積分。 我的意思是只想計算Y=0以上的面積，這個用自己設定嗎？ 哦，不好意思，剛剛試了一下，輸入范圍中（input)Y不能更改，只有X能改。 哦，不好意思，剛剛試了一下，輸入范圍中（input)Y不能更改，只有X能改。

5，拉伸曲線下的面積反映材料什么性能

拉伸曲線是應力和應變的關系，曲線下面的面積是力和變形的乘積，結果是功。所以拉伸曲線下的面積代表的是材料的變形功或斷裂吸收功，表示材料的韌性高低。
實現思路如下：auc（area under curve）被定義為roc曲線下的面積，顯然這個面積的數值不會大于1。又由于roc曲線一般都處于y=x這條直線的上方，所以auc的取值范圍在0.5和1之間。使用auc值作為評價標準是因為很多時候roc曲線并不能清晰的說明哪個分類器的效果更好，而作為一個數值，對應auc更大的分類器效果更好。首先auc值是一個概率值，當隨機挑選一個正樣本以及一個負樣本，當前的分類算法根據計算得到的score值將這個正樣本排在負樣本前面的概率就是auc值。當然，auc值越大，當前的分類算法越有可能將正樣本排在負樣本前面，即能夠更好的分類。

6，實驗室指標療前正常療后異常的情況是否歸入不良事件

對于實驗室檢查指標的評價，先給大家介紹一下實驗室正常參考值范圍確定的依據，目前實驗室正常值范圍的確定一般采用接收者工作特征曲線（receiver operating characteristic，簡稱ROC曲線）確定臨界點。ROC曲線下面積(記為AZ)可反映診斷試驗的準確性大小。這一指標取值范圍在0.5至1之間，完全無價值的診斷=0.5，完全理想的診斷AZ =1。一般認為AZ 為0.5~0.7時，表示診斷準確性較低；為0.7~0.9時，表示診斷準確性為中等；AZ為0.9以上時表示診斷準確性較高。AZ =1的診斷檢測試劑本人目前還沒有遇到過，AZ 大于0.9的診斷試劑就不錯了，也就是說實驗室檢查結果的假陽性和假陰性是必然存在。如果實驗室指標改變就歸入不良事件，個人認為是不盡科學的。一般說來，在臨床研究前先確立是否有臨床意義的改變的標準，臨床醫(yī)生結合具體情況，判斷是否有臨床意義的改變，有臨床意義的改變納入不良事件。
實驗室值異常改變是否考慮不良事件，我的看法，供討論： 首先我們看看ICH對不良事件的定義： Adverse Event (AE) Definition (ICH GUIDELINES E6 FOR GCP 1.2): Any untoward medical occurrence in a patient or clinical investigation subject administered a pharmaceutical product and which does not necessarily have a causal relationship with this treatment. An AE can therefore be any unfavorable and unintended sign (including abnormal laboratory finding), symptom or disease temporally associated with the use of a medicinal (investigational) product, whether or not related to the medicinal (investigational) product. 其實規(guī)定了實驗室的異常改變需要記錄為不良事件。 大部分國際多中心臨床試驗中，在方案中就明確指出實驗室的異常改變記錄為不良事件。 在數據管理的數據核查中，這個是屬于安全性核查的內容，其中就包括了如果發(fā)現了異常的實驗室指標，就應該核查是否存在不良事件。也是屬于要出疑問的地方。如果沒有報不良事件，我們會發(fā)出疑問，同樣也會檢查是否有合并其他用藥。國內試驗，進行數據安全性的數據核查的還不多見。 還有，不良事件的數據編碼中，基本上所有的實驗室異常改變是可以找到相應的編碼的：那種沒有臨床癥狀，只有實驗室改變的不良事件一般編碼成Investigational （MedDRA 醫(yī)學編碼的SOC Term）的。而有臨床癥狀的則相應的編碼成其他的SOC Term，如肝腎功能損傷等。
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