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画roc曲线需要的数据 |
如何让roc曲线变得光滑,医学统计ROC曲线
ˇωˇ 绘制平滑曲线并找到最佳截点。平滑曲线。对于不考虑时间因素的ROC曲线,可以使用pROC包中的smooth参数来实现曲线的平滑版本。 时间相关的RO尚未找到可以直接实现的更好方法。您只能使用ggplot。如何制作平滑的ROC曲线1。首先打开数据。我将使用我之前处理过的一组数据作为示例。A2列用于制作ROC曲线。 2.选择分析—ROC曲线3.打开后,导入A2列中的数据并定义结果。
为了让我们的文章与国际文章接轨,让我们的统计图表看起来更专业,我们当然要把不美观的"非参数"ROC曲线改成光滑的"参数"ROC曲线(比如上图中的棕色的)。 红色平滑曲线)。 目前平滑ROC曲线的一种方法是使用滑动平均值。 移动平均可以帮助消除噪音并使ROC曲线更加平滑。 在pyternotebook中,可以使用rollinthematplotlib库
51CTO博客为您找到了关于smoothoccurvepython的相关内容,包括IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程、以及smoothoccurvepython问答内容。 更多Python相关平滑ROC曲线的答案可以在这里找到:1.首先打开数据。我将使用之前处理过的一组数据作为示例。A2列用作ROC曲线。2.选择分析—ROC曲线。3.打开后,导入A2列中的数据。 ,定义结果。 4.单击"确定",将出现Spss结果。5.Double
╯﹏╰ 你可以参考这个:做一些拟合插值处理来画平滑曲线:1.如何画平滑的ROC曲线! II4141患者362373S51ec2914153013492!53flH4&H%EQ91首先打开数据。随机使用我之前处理过的一组数据作为示例。A2列用作ROQ曲线2。
>^< 我们可以使用二元Logistic回归模型,根据性别、年龄、BMI、COPD病史以及是否吸烟等因素来计算受试者患肺癌的预测概率。 2.SPSS分析方法1.数据录入SPSS2.Logistic回归分析(对每个FPR2的logistic回归),通过它们之间的面积进行线性插值可以得到平滑的ROC曲线。
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标签: 医学统计ROC曲线
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