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roc曲线怎么分析

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roc是被试的工作特点曲线 。roc指标是什么意思？Data 分析-评价指标(F1score和ROC 曲线这里我介绍Data 分析，F1score和ROC 曲线，介绍F1score和ROC 。

1、ROC 曲线——相关文献实例、原理和绘制方法 data 分析最迷人的用途之一是创建一个机器学习预测模型，该模型可以根据现有数据区分不同类型的场景 。通过定义一个清晰的模型，我们可以确定能够预测结果的最重要的因素 ， 为战略假设开发有价值的洞察力，甚至通过友好的用户界面将模型的逻辑实现到软件应用程序中 。首先 ， 我们需要评估所建立的预测模型是否具有良好且准确的预测能力！例如，如果我们的电子邮件程序的垃圾邮件分类器只能检测出50%不想要的电子邮件或请求 ， 我们都会非常生气 。

2、spss中如何绘制ROC 曲线?对数据类型有什么要求?有那些应用?灵敏度:是判断实际真值为真值的概率 。特异性:是将实际假值判断为假值的概率 。误判率:是将实际的假值判断为真值的概率，其值等于1特异性 。所画的曲线与倾斜45度的直线相比较 。如果几乎重合，说明自变量就是因变量 。离倾斜45度的线越远 ， 曲线下的面积越大 ， 说明自变量对因变量有较好的判断价值 ， 即能根据自变量正确判断因变量 。使用SPSS的操作流程如下:图形/曲线:测试变量从变量(连续变量)中选取 。

可以直观的看到曲线 shape下的区域 。2.area under the curve:曲线，包括面积值，显著性分析，置信区间 。3.协同软查:ROC 曲线各点对应的灵敏度和误判率 。请参见下图以确定最佳临界点 。这是ROC曲线后的结果，最终灵敏度 特异性最大值对应的值就是最佳诊断临界点 。

3、ROC 曲线如何确定诊断临界值【roc曲线怎么分析】ROC 曲线最靠近左上方的点的临界值为最佳临界值 。一般的统计软件会提供一个所有临界值的表格 ， 每个临界值对应不同的敏感度和特异度，然后计算出Jordan指数最大点对应的临界值 ， 就是最终的结果 。从1中减去乔丹指数的敏感性和特异性之和 。扩展资料:ROC 曲线《具体画法举例》:杨志亮(1983)曾经做过一个实验:选取500页图片，分成5组，每组100张 。

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