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数据分析 roc

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roc指标是否包括未来函数？什么是roc技术指标参数？对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要包括精度、召回率、Fscore等 。，以及这里要讨论的ROC和AUC，显著性分析，受试者工作特征曲线(ROC曲线)，也称为sensitivitycurve 。

1、分类器性能度量指标之ROC曲线、AUC值 2分类问题是机器学习中很常见的问题，经常用到 。ROC(接收特性曲线)和AUC(面积下曲线)值经常被用来评价二元分类器的优劣 。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要包括精度、召回率、Fscore等 。，以及这里要讨论的ROC和AUC 。

丰富的资料引入了混淆矩阵的概念 。这里用一个经典的图来解释什么是混淆矩阵 。显然，混淆矩阵包含四部分信息:与混淆矩阵相比，很容易理清关系和概念，但随着时间的推移，也很容易忘记概念 。我们按照位置把记忆分成两部分 。前一部分为真/假，代表预测的正确性，后一部分为正/负，代表正负样本，代表预测结果 。因此 ， 混淆矩阵可以表示为一组正确性预测结果 。

2、spss中如何绘制ROC曲线?对数据类型有什么要求?有那些应用?灵敏度:是判断实际真值为真值的概率 。特异性:是将实际假值判断为假值的概率 。误判率:是将实际的假值判断为真值的概率 ， 其值等于1特异性 。将绘制的曲线与倾斜45度的直线进行比较 。如果几乎重合，说明自变量对因变量的判断值较差 。如果离倾斜45度的直线较远，就说明 。说明自变量对因变量的判断值越好，即能根据自变量正确判断因变量 。使用SPSS的操作流程如下:图形/曲线:测试变量从变量(连续变量)中选取 。
【数据分析 roc】
你可以直观地看到曲线的形状 。2.AreaunderthCheck:曲线下方的面积，包括面积值、显著性分析和置信区间 。3.CoordinatesoftCheck:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率 。最佳临界点的确定见下图，这是ROC曲线后面的结果 。最终灵敏度 特异性的最大值对应的值就是最佳诊断临界点 。

3、 roc曲线下面积越大越代表什么ROC曲线下面积越大，分类方法越可靠 。I. ROC曲线意味着ROC曲线上的所有点反映了相同的灵敏度 。通过分析疾病组和参考组的测量结果，确定测量值的上下限、组间间隔和截断点，并按选定的组间间隔列出累计频率分布表，分别计算所有截断点的真阳性率、特异性和假阳性率，绘制ROC曲线 。二、ROC曲线比较法及适用条件一般来说，有两种诊断方法:组比较法和配对比较法 。分组比较法是两种诊断方法作用于不同的受试者，配对比较法是对同一受试者接受两种不同的诊断方法 。

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