ROC曲线,也称受试者工作特征曲线,感受性曲线;ROC曲线最初是运用在军事上,当前在医学领域使用非常广泛,用于研究X对于Y的预测准确率情况。案例:雷达兵的任务在于监视雷达,观察是否有敌机来袭,当然如果有飞鸟来袭。
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文章目录:
一、roc曲线的正确解读
关于roc曲线的正确解读如下:
ROC曲线,也称受试者工作特征曲线,感受性曲线;ROC曲线最初是运用在军事上,当前在医学领域使用非常广泛,用于研究X对于Y的预测准确率情况。
案例:雷达兵的任务在于监视雷达,观察是否有敌机来袭,当然如果有飞鸟来袭,也会出现信号,如果过于谨慎有信号就报告,
会增加误报风险,但如果过于大胆,凡是信号都认为是飞鸟这会出现很大风险。ROC曲线正是解决此类问题,即用于尽最大可能研究敌机信号和飞鸟信号之间的区别,以增加预报准确性。
核心在于研究漏报和误报之间的概率分布情况,横坐标表示飞鸟信息不报告的概率,纵坐标表示敌机信息报告的概率即正确报告的概率,将对应的点连成曲线,这条曲线就是ROC曲线。
名词解释ROC曲线最初运用于军事上,当前ROC曲线在医学领域有着广泛的使用。医学上更多称为“阳性”(比如敌机)或“阴性”(比如飞鸟),对应着X轴即1-特异性也称为假阳性率(误报率),该值越小越好;Y轴敏感度也称为真阳性率(敏感度),该值越大越好。
操作与分析数据背景本案例研究产妇年龄,产妇体重这两项对于“低出生体重儿”的预测准确率,针对“低出生体重儿”列,数字1表示低出生体重儿,0表示不是低出生体重。数字1表示“阳性”,数字0表示“阴性”,因此切割点设置为1。
从上表可知,针对产妇年龄, 产妇体重共2项构造ROC曲线,用于判断其对于“低出生体重儿”的诊断预测价值,首先进行状态变量的设置。
以数字1作为切割点, 1为阳性,0作为阴性。最终从上表可可以看出:阳性(此处即为“低出生体重儿”)比例为68.78%,阴性(此处即为“非低出生体重儿”)比例为31.22%。
ROC 曲线可用于疾病识别能力的判断,首先需要确定金标准(分割点),并且主动设置;第一步:状态变量等于分割点时为阳性,其它为阴性;第二步:可对阳性和阴性的基本频数分布情况进行简单描述。
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