如何让roc曲线变得光滑,医学统计ROC曲线

画roc曲线需要的数据 2023-12-26 11:53 968 墨鱼

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。

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签：医学统计ROC曲线