画roc曲线需要的数据,绘制roc曲线的步骤

画roc曲线需要的数据,绘制roc曲线的步骤

从上面四点可以发现，ROC曲线中越接近(0,1)的点对应的模型的分类性能越好，因此可以确定的是ROC曲线中的点对应的模型，唯一的区别是分类时选择的阈值。8.单击"文件"，选择"新建"中的"新建数据表"和"图形"选项，创建一个新的数据表。 重复上述过程：8.1得到一条新的ROC曲线2，如上图所示，AUCarea和P值也会显示出来。 8.2现在继续合并歌曲

auc(dfroc1)##曲线下面积:0.6125.绘制多条ROC曲线##构造ROC对象dfroc1<-roc(df$outcome,df$ndka)dfroc2<-roc(df$outcome,df$s100b)如何绘制ROC曲线1.绘制方法介绍ROC曲线的基本原理已经在上一节。本节将介绍如何绘制ROC曲线。 对于特定的分类器（即某个分类器、某个分类阈值）和测试

ROC曲线的绘制（具体计算示例）这里我们选择甲状腺功能异常（甲状腺功能减退）和甲状腺功能正常（甲状腺功能正常）的数据与T4值的关系。数据的分布如下：我们以图像的形式进行最终的显示。 我们可以调整T4data(aSAH)#加载内置数据集head(aSAH)#查看数据集2.Fittingcurve在pROC包中，使用oc()创建一个ROC对象。 默认情况下，roc()将输出AUC的值。 roc1<-roc(aSAH$ou

​演示数据可以在https://bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/ROC/demo.txt下载。 ​必须包含2列数据并且必须有行名称。 第一列是分组，只能包含2个组。第二列对应的是Word和Excel都不提供制作ROC曲线的功能，这里我们使用SPSS制作ROC曲线。 首先输入数据：这里序号1代表命中，0代表误报，后面的"频率"栏对应预定概率为0.2/0.5/0.8的情况。

分析1的ROC曲线下面积为0.856（95%置信区间：0.825-0.886。因此，ROC曲线越接近左上角，分类器的性能越好。3.如何绘制ROC曲线。例如，有20个样本数据如下，Class为真分类，Score为分类器预测该样本为正样本的概率。S或从大到小逐分教学。