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roc曲线结果分析,正常呼吸曲线的结果分析

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roc 曲线，是什么意思？roc是被试的工作特点曲线 。roc 曲线如何判定及其应用roc 曲线判定及其应用:1 ， ROC 曲线它可以很容易地找出在任何边界值上识别疾病的能力，【问题】roc是题主的工作特点曲线，用spss绘制roc-1/ ， data 分析-评价指标(F1score和ROC 曲线这里我介绍data 分析，F1两个评价指标 。在介绍F1score和ROC 曲线之前 ， 首先要了解以下几个概念:什么是混淆矩阵？我们来看下图:注意上图中，蓝点为正，红点为负 。
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1、用SPSS软件绘制ROC 曲线的操作方法方法/步骤1 。创建一个数据文件 。2.依次打开菜单栏:graphs在主对话框中设置参数:(1)在TestVariable框中:选择值；(2)在状态变量框中:选择“状态”；(3)在ValueofStateVariable框中:输入“1”；data 分析最迷人的用途之一是创建一个机器学习预测模型，该模型可以基于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、ROC 曲线详解以及AUC的计算对预测结果进行分类有四种可能(如图1):真阳性:标签为正样本，预测为正样本；正确预测假阳性:标签为阴性样本，预测为阳性样本；假预测truenegative:标签为负样本，预测为负样本；正确预测错误否定:标签是正样本，预测是负样本；预测误差本文提出的方法利用了阈值分类的单调性:对于给定阈值被分类为正的任何情况，它也将被分类为所有较低阈值的正 。

如何计算AUC？方法1:在一个有m个正样本和n个负样本的数据集中 。有M*N对样本(一对样本，即一个正样本和一个负样本) 。统计M*N对样本的数量，正样本的预测概率大于负样本的预测概率 。假设有四个样本 。2个正样本和2个负样本，然后M*N4 。即总共有4个样本对 。分别是:(D ， B)，(D，A) ， (C，B)，(C，A) 。

3、ROC 曲线如何确定诊断临界值

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