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roc曲线分析及诊断分界点确定程序

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AUC如何根据ROC 曲线，分析受试者的分辨和判断标准？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曲线之后的结果，灵敏度 特异性最大值对应的值是最好的-3 。
【roc曲线分析及诊断分界点确定程序】
1、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度的直线越远，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的操作过程如下: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.areadentheck: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曲线之后的结果，灵敏度 特异性最大值对应的值是最好的-3 。

2、ROC 曲线——相关文献实例、原理和绘制方法数据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 。通过定义清晰的模型，我们可以确定能够预测结果的最重要因素，为战略假设开发有价值的洞察力，甚至可以通过友好的用户界面在软件应用程序程序中实现模型的逻辑 。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到50%的不想要的邮件或请求，我们都会非常生气 。

3、ROC 曲线的概念和意义被试的工作特征曲线(接收绩效特征曲线，简称ROC 曲线又称灵敏度曲线(sensitivitycurve) 。之所以取这个名字，是因为曲线上的所有点都反映了同样的灵敏度 。它们都是对同一信号刺激的反应，只是在几种不同的标准下得到的结果 。受试者的工作特征曲线是以假阳性率概率为横轴 ， 击中概率为纵轴，受试者在特定刺激条件下因判断标准不同而得到的不同结果的坐标图曲线 。

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