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可以做 roc分析的模型,随机森林模型ROC分析

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【可以做 roc分析的模型,随机森林模型ROC分析】两组之间没有统计学差异 。是roc两组无统计学差异 ， 编号roc，如何通过SPSSModeler roc Curve进行分类(1)ROC曲线(受试者操作特性曲线)的概念，ROC(受试者特性)曲线主要用于判断模型的拟合效果，另外，对数似然值和伪决定系数，以及模型的预测精度都可以用来判断模型的拟合效果 。

如何在1、怎样用spss20绘制ROC曲线spss中绘制ROC曲线？模型 分析效果评估主要包括模型拟合效果和拟合优度测试 。ROC(接收特性)曲线主要用于判断模型的拟合效果 。另外，对数似然值和伪决定系数，以及模型的预测精度都可以用来判断模型的拟合效果 。ROC可以直接用预测概率来判断 。可以帮助确定预测概率的合理分类点 ， 即将预测概率大于(或小于)某一值的研究对象判断为正结果(或负结果) 。

基本原理是:通过cutoffpoint/cutoffvalue的移动 ， 可以得到很多灵敏度和误判率(1特异性) 。图形以误判率为横轴，灵敏度为纵轴，将点连接起来画出曲线，然后计算曲线下的面积 。面积越大，判断值越高 。灵敏度:判断实际值为真值的概率 。特异性:将实际值判断为假值的概率 。误判率:将实际值判断为真值的概率 。

2、 分析ROC曲线应包括哪几个方面,ROC曲线有何优点和缺点? ROC曲线应在以下几个方面进行拟合分析:(1)计算灵敏度和特异度的置信区间 。(2)计算ROC曲线下面积(AUC)时，其面积值在1.0 ~ 0.5之间 。(3)利用ROC曲线对多个实验进行统计比较 。ROC曲线的优点:①ROC曲线法简单直观，可通过图形直接观察分析法的准确性；②由于ROC曲线是由灵敏度和特异度绘制的，所以能充分反映a 分析方法的灵敏度和特异度的关系；

3、ROC曲线怎么做啊ROC是接收机工作特性的缩写 。ROC曲线和ROC曲线下面积可以作为评价诊断方法准确性的指标 。通过比较同一疾病的各种诊断试验分析，这些指标可以帮助临床医生选择最佳的诊断方案 。国内外许多学者通过对不同类型数据的研究 ， 提出了ROC曲线面积估计、置信区间估计和面积比较假设检验的参数和非参数方法 。

美国生物统计学百科全书中对ROC的定义是:“一种需要实验者、专业诊断者和预测者对两种可能或可能混淆的条件或自然状态做出审慎判断或准确决策的定量方法” 。经过大量学者的研究和实践，ROC 分析已成为临床研究文献中应用最广泛的统计方法 ， 是国际公认的比较和评价两种或两种以上影像诊断方法效率差异的客观标准 。

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