roc是什么意思(roc曲线)

roc曲线

接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。

接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。

roc曲线spss怎么做

SPSS 22 裡多了一個項目分析! 因為我在做項目分析時, SPSS20,21, 是找不到的。

SPSS 26.0 新功能。在版本26中有什么新内容，主要包括：分位数回归包含在回归模块和标准版中，基本版中可以进行ROC分析，高级统计模块和标准版包含贝叶斯过程，基本版中Fleiss multirater Kappa。高级统计模块和标准版中包含了混合脚本和GENLINMIXED脚本的增强，基本版本中包含了矩阵脚本编写的增强功能。

roc曲线的auc多少有意义

AUC实际上是ROC曲线下面的面积。ROC在随机的时候是一条斜率为0.5的曲线，因此AUC最小也是0.5。

roc曲线下面积

交叉验证应该结合一个特定评价指标来使用，比如MSE（均方差）、AUC（ROC曲线下的面积）等等。对于每一个模型，交叉验证会计算出一个关于该指标的均值。

如果你选的是MSE（越小越好），那么最好的模型就是对应交叉验证算出来MSE的均值最低的那个。

如果你选的是AUC（越接近1越好），那么最好的模型就是对应的AUC的均值最接近1的那个。

roc曲线的意义

ROC 曲线简要解释

阳性 (P, positive)

阴性 (N, Negative)

真阳性 (TP, true positive):正确的肯定。又称：命中 (hit)

真阴性 (TN, true negative):正确的否定。又称：正确拒绝 (correct rejection)

伪阳性 (FP, false positive):错误的肯定，又称：假警报 (false alarm)，第一型错误

伪阴性 (FN, false negative):错误的否定，又称：未命中 (miss)，第二型错误

真阳性率 (TPR, true positive rate)又称：命中率 (hit rate/recall):TPR = TP / P = TP / (TP+FN)

伪阳性率(FPR, false positive rate)又称：错误命中率，假警报率 (false alarm rate):FPR = FP / N = FP / (FP + TN)

准确度 (ACC, accuracy):ACC = (TP + TN) / (P + N)即：(真阳性+真阴性) / 总样本数

真阴性率 (TNR)又称：特异度 (SPC, specificity):SPC = TN / N = TN / (FP + TN) = 1 - FPR

阳性预测值 (PPV),又称precision:PPV = TP / (TP + FP)

阴性预测值 (NPV):NPV = TN / (TN + FN)

假发现率 (FDR):FDR = FP / (FP + TP)

Matthews相关系数 (MCC)，即 Phi相关系数:MCC = (TP*TN - FP*FN) / \sqrt{P N P' N'}

F1评分:F1 = 2TP/(P+P')

roc曲线最佳截断值怎么看

因为随着阈值的逐渐变大（从0-1），我们发现sensitivities在逐渐变小，而specificities在逐渐变大。我们取极端情况考虑，当阈值为0时，大于0的全为正例，即模型能完美的找出所有正例（敏感性=1），但很可惜，所有的负例也被定义为正例，故特异性=0，反之阈值=1时也成立。在正常情况下，我们肯定不愿意让模型瞎猜乱蒙，故我们需要一种均衡（统计优化），类似于方差-残差均衡（但现实情况不一定完全一致），我们希望二者都能同时达到相对最优的状态。所以有最佳阀值

为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标--约登指数，也称正确指数。

借助于matlab的roc函数可以得出计算。

ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC>0.5的情况下,AUC越接近于1,

roc曲线下面积多少才有意义

auc被定义为ROC曲线下的面积。往往使用auc值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。

　其中，ROC曲线全称为受试者工作特征曲线 ，它是根据一系列不同的二分类方式，以真阳性率感为纵坐标，假阳性率为横坐标绘制的曲线。

　auc就是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，auc可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。

　auc面积的意义：auc是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，表示预测的正例排在负例前面的概率。