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roc曲线下面积新上映_roc曲线下面积越大越代表什么(2024年11月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

roc曲线下面积

上海交大研究：高风险输尿管癌新疗法 𐟓Š 期刊及影响因子：Scientific Reports，3.8分 𐟔 研究背景：这项研究探讨了高级别非转移性输尿管癌（UC）患者采用部分输尿管切除术（SU）结合化疗的生存结果。输尿管癌是一种较为罕见的恶性肿瘤，约占所有尿路上皮癌的5-10%。标准治疗是根治性肾盂输尿管切除术（RNU），但这种手术会导致显著的肾功能丧失和潜在并发症。部分肾脏保留手术（KSS），如SU，为低风险UC患者提供了与RNU相似的肿瘤学结果，同时保留了肾功能并减少了手术并发症。然而，对于高风险UC患者，KSS的使用仍然存在争议。 𐟓ˆ 研究方法：研究使用了SEER数据库的数据，包括1757名Grade III-IV非转移性UC患者。通过Kaplan-Meier分析评估总生存（OS），并通过Cox回归确定独立的预后因素。研究还开发了一个Nomogram模型，使用一致性指数、时间依赖ROC曲线下面积、校准曲线和决策曲线分析来评估模型的表现。 𐟓Š 研究结果：1年、3年和5年的OS率分别为82.8%、55.6%和42.8%。年龄、治疗方案、T分期和N分期是显著的预后因素。SU+化疗和RNU+化疗显示出相似的生存结果，均优于单独手术，特别是在70岁及以上的患者中。Nomogram模型显示出高预测准确性和临床实用性。 𐟓 文章总结：该研究基于SEER数据库，发现对于高级别非转移性输尿管癌患者，部分输尿管切除术结合化疗的生存结果与根治性肾盂输尿管切除术结合化疗相似，且优于单独手术，尤其适用于70岁及以上或肾功能受损的患者。这一发现可能为高风险UC患者的临床决策提供新的视角，并可能扩大传统治疗方法之外的治疗选择。

𐟓Š CAPON与MUSIC算法性能比较 𐟓ˆ AUC定义 AUC（Area Under the Curve）是一种用于评估二分类模型性能的指标。它通过计算ROC曲线下的面积来衡量模型对正负样本的分类能力。 𐟓‰ GAUC改进在推荐系统中，传统的AUC指标可能存在偏差，因为它只考虑了模型对单个用户的排序性能，而忽略了不同用户之间的样本顺序。为了解决这个问题，引入了GAUC（Grouped AUC）指标。GAUC通过对每个用户的AUC进行加权，反映了模型对活跃用户的排序性能，从而更全面地评估模型的表现。 𐟔 CAPON与MUSIC算法的比较 CAPON（Coherent Adaptive Projection with Orthogonalization）和MUSIC（Multiple Signal Classification）是两种在信号处理和机器学习领域广泛使用的算法。CAPON算法通过将自适应滤波与正交化相结合，提高了信号的分辨率和抗干扰能力。而MUSIC算法则利用信号的协方差矩阵进行特征分解，通过匹配已知信号的特征向量来估计信号的参数。 𐟓Š CAPON与MUSIC算法在推荐场景中的应用在推荐系统中，CAPON和MUSIC算法都可以用于用户行为数据的分析和预测。CAPON算法可以通过对用户的行为数据进行分析，提取出有用的特征，从而提高模型的预测准确性。而MUSIC算法则可以通过对用户的行为数据进行特征分解，发现隐藏在数据中的模式和规律，从而更好地理解用户的需求和行为习惯。 𐟔 总结 CAPON和MUSIC算法在推荐场景中各有优势。CAPON算法注重模型的预测准确性，而MUSIC算法则更注重对数据的深入分析和理解。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的算法来提升推荐系统的性能。

R语言绘制ROC与PRC曲线详解 ROC（Receiver Operating Characteristic）和PRC（Precision-Recall Curve）是两种常用的性能评估方法，主要用于评估二分类模型的性能。它们可以帮助我们理解模型在不同阈值下的分类能力，并在不同评估指标之间进行权衡。 ROC曲线以真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横轴。TPR是指在实际为正例的样本中，模型正确预测为正例的比例，也称为灵敏度（Sensitivity）或召回率（Recall）。FPR则是在实际为负例的样本中，模型错误预测为正例的比例。ROC曲线展示了在不同分类阈值下，模型在灵敏度和特异度（1 - FPR）之间的权衡关系。ROC曲线下的面积，即AUC（Area Under the Curve），常用于表示模型性能的综合指标，取值范围在0.5到1之间，数值越大表示模型性能越好。 PRC曲线以精确率（Precision）为纵轴，召回率（Recall）为横轴。精确率是指在模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。PRC曲线展示了在不同分类阈值下，模型在精确率和召回率之间的权衡关系。PRC曲线下的面积，即AUC-PRC（Area Under the Precision-Recall Curve），常用于表示模型性能的综合指标，取值范围在0到1之间，数值越大表示模型性能越好。在R中，可以使用plotROC包绘制模型的ROC曲线。

AI模型评估指南：从分类到回归在机器学习中，评估一个模型的性能至关重要。根据数据集的目标值不同，模型评估可以分为分类模型评估和回归模型评估。下面我们来详细探讨这两种评估方法。分类模型评估 𐟓Š 分类模型的评估指标主要包括准确率、精确率、召回率和F1-score，以及AUC score。这些指标帮助我们全面了解模型的性能。准确率（Accuracy）准确率是预测正确的样本数占总样本数的比例，计算公式为：(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。精确率（Precision）精确率是正确预测为正的样本占所有预测为正的比例，计算公式为：TP / (TP + FP)。召回率（Recall）召回率是正确预测为正的样本占所有正样本的比例，计算公式为：TP / (TP + FN)。也称为查全率。 F1-score F1-score用于评估模型的稳健性，计算公式为：2PR / (P + R)，其中P是精确率，R是召回率。F1-score可以中和精确率和召回率的单独使用，因为单独使用精确率或召回率可能无法全面评估模型的好坏。 AUC Score AUC score主要用于评估样本不均衡的情况。通过绘制ROC曲线并计算曲线下的面积来得到。ROC曲线的横坐标是FPR（假正率），纵坐标是TPR（真正率）。回归模型评估 𐟓ˆ 回归模型的评估指标包括RMSE、RSE、MAE、RAE和决定系数。这些指标帮助我们了解回归模型的误差和解释度。均方根误差（RMSE） RMSE是衡量回归模型误差的常用公式，适用于误差单位相同的模型。相对平方误差（RSE） RSE可以比较误差单位不同的模型。平均绝对误差（MAE） MAE与原始数据单位相同，适用于误差单位相同的模型，量级近似RMSE，但误差值相对小一些。相对绝对误差（RAE） RAE与RSE不同，适用于误差单位不同的模型。决定系数（Rⲯ𜉊决定系数（Rⲯ𜉦𑇦€𛤺†回归模型的解释度，计算公式为：1 - (RSS / TSS)，其中RSS是残差平方和，TSS是总平方和。RⲨ𖊦Ž娿‘1，说明回归模型越好，自变量和因变量之间存在线性关系。模型拟合 𐟎补ž‹评估不仅关注模型的表现效果，还关注模型的拟合情况。拟合情况可以分为过拟合和欠拟合。欠拟合欠拟合是指模型学到的特征太少，导致无法准确识别或预测。过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练样本中表现得过于优越，但在验证集或测试集中表现不佳。通过这些指标和概念，我们可以全面评估AI模型的性能，从而更好地优化和调整模型。

推荐系统离线评估必备指标详解𐟓Š 今天，我想和大家分享一些关于推荐系统离线评估的方法和指标。推荐系统不仅仅是一个点击率预估模型，它更是一个排序模型，因此我们需要从全局视角来评估它的效果。 1⃣️ P-R曲线 P-R曲线是推荐系统评估中非常重要的一种方法。横轴是召回率（Recall），纵轴是精确率（Precision）。曲线上的每个点都代表在某个阈值下，模型将大于该阈值的结果判定为正样本，小于该阈值的结果判定为负样本，从而得到的召回率和精确率。通过绘制P-R曲线，我们可以全面评估模型的性能。计算曲线下的面积AUC可以量化P-R曲线的优劣。AUC的理想值是1，一般较好的模型AUC在0.85-0.95之间。 2⃣️ ROC曲线 ROC曲线，全称是“受试者工作特征曲线”，最早应用于军事和医学领域。ROC曲线的横坐标是假阳性率（FPR），纵坐标是真阳性率（TPR）。通过动态调整截断点，从最高的得分点开始，逐渐调整到最低得分，每一个截断点都可以对应一个FPR和TPR，将这些点连接起来即可得到最终的ROC曲线。ROC曲线和P-R曲线一样，也是用AUC来评估模型的效果。 3⃣️ 平均精度均值mAP曲线平均精度均值（mAP）是平均精度（AP）的扩展，代表在平均精度的基础上再做一次平均。mAP和ROC、P-R曲线的区别在于，mAP需要对每个用户进行分别排序，而ROC和P-R曲线是对全量样本进行排序。这一点在实际操作中需要特别注意。 4⃣️ 离线评估方法与指标总结本文详细介绍了P-R曲线、ROC曲线和mAP三个常用的评估指标。在实际的离线评估实验中，虽然需要通过不同的角度评估模型，但也没必要陷入“实验思维”和“完美主义”的误区。明确核心目标，快速定位问题，排除不可行的思路，为线上评估打好基础即可。希望这些内容对大家有所帮助，如果有任何问题，欢迎留言讨论！

三分钟搞懂机器学习模型评估指标今天咱们来聊聊机器学习模型评估的那些事儿，保证你三分钟内就能搞懂准确率、召回率、F分数和AUC这些指标！𐟔劥‡†确率(Accuracy) 首先，准确率就是模型正确预测的样本数除以总样本数。这个指标简单易懂，但有个小毛病——数据不平衡时不太靠谱。举个例子，在二元分类问题中，如果正样本少得可怜，模型只要全猜成负样本，准确率也可能很高，但这模型其实没啥用。召回率(Recall) 召回率是模型正确预测的正样本数除以所有实际正样本数。它主要用来评价模型识别正样本的能力。就像垃圾邮件检测，如果召回率低，那就意味着很多垃圾邮件都被漏掉了。 Precision（精确度）就是在预测为正样本的样本中，真正预测正确的比例。Precision和Recall就像一对双胞胎，总是成对出现，但它们之间常常是此消彼长的关系，需要在这两者之间找到平衡点。 F分数(F1 Score) F分数是准确率和召回率的调和平均数，综合考虑了这两者的表现。F分数越高，说明模型在准确率和召回率上都表现得越好。就像人脸识别，如果F分数低，那可能会有人脸被误判为非人脸，或者非人脸被误判为人脸。 AUC值(Area Under Curve) AUC值是ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）下的面积，用来评估模型整体的分类性能。AUC值越接近1，说明模型的性能越好。就像在癌症检测中，如果AUC值低，可能会导致很多癌症患者被误诊为非癌症患者，或者非癌症患者被误诊为癌症患者。以上就是今天想和大家分享的机器学习模型评估内容。希望这些小知识能让你对这些评估指标有更深入的理解！𐟔倀

三分钟搞懂ROC曲线 ROC曲线，全称Receiver Operating Characteristic Curve，听起来有点拗口，但它的作用可大了。最早呢，它是在雷达信号检测中使用的，后来逐渐扩展到心理学和医学领域。诊断试验的利器 𐟩𚊊在医学界，ROC分析是评价临床诊断试验的常用方法。诊断试验就是用来评估某种疾病诊断方法的临床试验，主要用于疾病诊断、随访、疗效考核以及药物毒副作用的监测。医生们经常需要比较不同诊断试验的效果，以便找到最佳方案。 ROC曲线的数学基础 𐟓Š 要理解ROC曲线，我们得先搞清楚几个关键指标：正确率：正确预测的正反例数除以总数。误分类率：错误预测的正反例数除以总数。覆盖率/敏感度（Sensitivity）：正确预测到的正例数除以实际正例总数。特异性（Specificity）：正确预测到的负例数除以实际负例总数。命中率：正确预测到的正例数除以预测正例总数。负例的命中率：正确预测到的负例数除以预测负例总数。 ROC曲线是以1-Specificity（1减去特异性）为横轴，Sensitivity（灵敏度）为纵轴绘制的曲线。随着分类的概率阈值减少，Sensitivity和1-Specificity也会相应增加，所以ROC曲线呈递增态势。如何解读ROC曲线？ 𐟤” 我们可以通过ROC曲线来判断模型效果的好坏，并以此标准比较不同模型的预测准确性。ROC曲线的好坏标准是45度线，即对角线。如果ROC曲线沿着对角线分布，表示分类是随机造成的，该曲线表现不佳；而曲线越向左上方靠拢，越远离对角线，说明该曲线的灵敏度和特异性越高。 AUC值：更精确的判断 𐟓ˆ ROC曲线图中45度线下的面积是0.5，ROC曲线与它偏离越大，越向左上方靠拢，它下方的面积（AUC）就越大，其AUC值也越接近于1。因此，我们可以根据AUC的值来判断一个分类模型的预测效果。AUC在0.5~0.7之间，说明模型效果较差；AUC在0.7~0.9之间，说明模型效果中等；AUC在0.9以上，说明模型效果佳。一般来说，AUC大于0.8，就可以认为模型效果较好。希望这篇文章能帮你快速理解ROC曲线，下次看到ROC曲线图时，你就能轻松读懂它的含义啦！

基于社交媒体数据的成都洪水风险分析随着城市洪涝灾害的频繁发生，如何有效预测和防范洪水风险成为了一个紧迫的问题。近年来，社交媒体数据在洪水风险分析中发挥了重要作用。通过分析社交媒体上的用户生成内容（UGC），可以获取大量关于洪水事件的实时信息和空间分布数据。 𐟓在本研究中，我们以成都市为例，利用标准差椭圆（SDE）方法，对城市洪水的空间格局进行了深入分析。通过分析社交媒体数据，我们发现了洪水事件的集中区域，尤其是在市中心附近。这些数据为我们提供了一个较为现实的洪水易感度图。 𐟔为了进一步评估洪水的敏感性，我们使用了Na㯶e贝叶斯（NB）方法，将社交媒体数据作为响应变量，选取了10个影响城市洪水的因素作为自变量。通过受试者工作特征（ROC）曲线检验，我们发现模型的曲线下面积（AUC）达到了0.8299，这表明我们的模型能够准确地预测城市洪水的发生。 𐟓Š通过这项研究，我们不仅了解了成都市洪水的空间分布，还提供了一个基于社交媒体数据的洪水风险分析方法。这种方法可以为城市防洪提供有力的支持，帮助决策者制定更加有效的防洪策略，减少潜在的生命和财产损失。

医学数据分析全攻略：从基础到高级 𐟔 医学数据分析师是临床医学统计领域的专业人员，他们利用统计软件如SAS、R语言和SPSS来设计和分析真实世界临床研究及临床试验。 𐟓Š 统计描述：包括频数分析、列联表交叉分析、描述性统计等，用以描述数据的基本特征。 𐟔„ 差异性分析：涵盖单样本（独立样本、配对样本）t检验、单（多）因素方差分析、卡方检验、Wilcoxon符号秩检验、MannWhitney检验、卡方拟合优度检验等，用于比较不同组间的差异。 𐟓ˆ 相关性分析：利用Pearson、Spearman、Kendall’s tau-b等系数，探究变量间的关系。 𐟓ˆ 回归分析：从线性回归到logistics回归，再到等比例cox回归（PH检验）、不等比例cox回归（逆概率加权cox、时间依存cox、分层cox）、竞争风险模型、中介分析、倾向性评分匹配、临床预测模型等，涵盖多种回归分析方法。 𐟓Š 统计图表：从基线表到森林图，再到限制性立方样条（RCS）曲线、列线图、ROC曲线、cox回归连续变量交互作用可视化、K-M生存曲线、箱式图、条形图等，提供丰富的可视化工具。 𐟓Š 预测模型：包括广义线性回归模型、广义估计方程、混合效应模型、重复测量分析、混合物分析、限制性立方样条图、逻辑回归、cox回归、竞争风险模型、中介交互分析、聚类分析、潜类别轨迹模型、倾向性匹配、信效度分析、机器学习等，用于预测和评估模型。 𐟔 医学数据分析涵盖了广泛的方法和工具，从基础统计到高级分析，为临床研究和医疗决策提供有力支持。

如何用二元逻辑回归绘制ROC曲线？文章名：《干旱触发并维持北美夜间火灾》这篇文章研究了北美洲夜间火灾的现象，揭示了干旱如何触发和维持夜间火灾的发生。传统的火灾模型认为火灾主要在白天活跃，夜间较为平息，但研究发现，干旱导致了夜间火灾的持续，这成为大规模火灾的一个关键驱动因素。通过分析2017-2020年间的卫星数据和火灾记录，研究表明，白天的干旱指标能够预测夜间火灾的发生，这为早期火灾检测和管理提供了新的思路。研究人员通过分析火灾数据来确定干旱条件与夜间火灾发生的关系。二元逻辑回归模型用于预测火灾是否会在夜间持续发生，基于白天的干旱指标（如温度和湿度）。通过这种回归模型会绘制ROC曲线评估可靠性，他们发现干旱条件显著增加了夜间火灾的可能性。通过这篇文章我们可以学习：登上顶刊并不一定需要多么高级或高大上的统计学方法，即使是研究中常用的二元逻辑回归依旧可以登上顶刊。我们来学习一下这篇文章是如何绘制ROC曲线的：作者将每一次的重采样都绘制了一条ROC曲线，并用浅粉红色（mistyrose3）作为曲线颜色，透明度设置为0.05。然后取平均值绘制红色或黄色的ROC曲线。难得的是，作者在GitHub上公开了全部的代码，全部使用R语言。让我们具体看下ROC曲线是如何绘制的（因字数限制，可以看图2）。

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