一文讲透ROC曲线和AUC值的概念 - 知乎
roc曲线下方的区域面积又被称为auc值，是roc曲线的数字摘要，取值范围一般为0.5~1。 使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰地说明哪个模型的效果更好，而作为一个数值，对应AUC值更大的模型预测效果更好。
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？
roc/auc作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。 其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是： 每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。
r 语言中的 roc 函数如何使用？ - 知乎
这个函数可以在多个包中找到，但最常见的是在 `pROC` 包中。`pROC` 包提供了一种简单而灵活的方式来创建和分析 ROC 曲线，它主要用于评估二分类模型的性能。 首先，确保安装了 `pROC` 包： ```R. install.packages("pROC") ```. 然后，您可以使用 `roc` 函数来创建 ROC 曲线。
我想请教一下ROC曲线cut-off值如何确定？谢谢 - 知乎
一、用SPSS进行ROC曲线的绘制. 1. 选择Analyze→ROC Curve… 2. 主对话框设置：将已知的疾病情况actual送入State Variable框中，assay1送入Test Variable中，并在Value of State Variable框中填1（即代表患病状态），在Displa
在graphpad prism中怎么做2或3个指标联合的ROC曲线？ - 知乎
ROC 曲线（receiver operating characteristic curve，简称 ROC 曲线），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。横纵坐标可由软件（SPSS、Origin、Graphpad Prism）计算得出，Results 中可得到 ROC 曲线下面积等，以比较反映诊断试验的诊断 …
如何用pROC包绘制ROC曲线时得到的specificity从0到1？ - 知乎
用roc函数得到roc object,然后可以用plot画出，或者用ggroc画也可以。 r<-roc(response,predicter,plot=TRUE,xlim =c(0,1)) 或者. r<-roc(response,predicter) ggroc(r) 其它的一些你自己去查看proc包，rstudio里面有帮助文档。
多分类问题ROC曲线？ - 知乎
不明白多分类中用roc曲线的意义是什么。 当二分类中positive和negative同等重要时，适合用ROC曲线评价。 如果确实需要的话，可以转化为三个“一对多”的问题，画三个ROC曲线。
如何比较两个生存ROC的AUC之间的差异性？ - 知乎
2021年9月1日 · 但是如果两个试验参数的auc面积都大于0.5，那我们该如何比较这两个roc指标的诊断能力是否有差别呢？ 二、数据集展示 这里就不以科研数据来做展示了，防止泄露个人研究信息，统一采用R语言自带的数据集，接下来就使用pROC自带的数据集aSAH进行演示：
AUC ROC有可能等于1 吗？ - 知乎
roc 曲线的横轴是 far, 纵轴是 tar, 它是一个单调递增的曲线. 当 AUC 等于 1 时, ROC 曲线将经过 (0, 1) 点, 即有 FAR=0 时, ROC 曲线对应的 TAR=1, 也就是说这时需存在一个阈值可以将所有的负样本预测为负样本, 所有的正样本预测为正样本.
中国的三个缩写 PRC CHN CN，各用在什么场合或领域？ - 知乎
体育类一般是CHN吧？网址上用cn 不知道其他领域还有什么细分吗？