ROC特性曲线简介
ROC曲线校准曲线
ROC曲线校准曲线
ROC是Receiver Operator Characteristic（接收机操作特性）的缩写，是一种测量给定检测系统的性能的常用曲线，在医学诊断和生物识别等许多应用场合中都有广泛的应用。
ROC曲线是衡量某个分类器的性能的实用方法，通过比较分类器的真正例数和假正例数，以便评价其对于给定分类标准的可靠性，从而了解模型是否会过拟合等。
ROC曲线由两个椭圆构成，即真正例率（TPR）和假正例率（FPR），也称为假阳性率。
相比于简单的分类器，ROC曲线会提高分类器或检测系统性能的信任度，使得分类器能够将一类对象从另一类中有效地区分出来。
此外，它还可以帮助我们确定正确的分类阈值，最大程度地根据模型获得更高的精确度，特别是当分类数据具有不均衡性时，ROC 曲线则更为有用，比如医学诊断中多种结节图像的检测，在少量数据的情况下，能够判断检测模型的效果。
ROC曲线在德性评估和算法校准中引入的有效评估指标，它可以帮助我们确定最佳的分类阈值，进而更好地识别潜在的病例，使得模型能够有效地进行分类和诊断。
ROC曲线可以清楚地显示分类器性能，以便立即判断模型预测效果如何，使用ROC曲线对模型效果进行客观评估。
另外，它还能帮助我们比较模型分类性能，发现不同类型分类器有没有显著差异。
总之，ROC曲线是一个很有用的方法，可以帮助我们比较多个模型的分类性能，发现模型的不同性能，也可以用来确定最佳的分类标准以提高检测系统的性能，这在医学诊断、生物识别等多种应用M中都很有用。
ROC曲线分析详细解释
ROC曲线分析详细解释（一）ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC 曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），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。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
（二）ROC曲线的主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的 AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
（三）ROC曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
2.ROC曲线评价统计量计算。
ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。
ROC曲线
ROC曲线的概念ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），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。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
ROC曲线的主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的 AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
ROC曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
2.ROC曲线评价统计量计算。
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，说明诊断效果越好。
AUC在 0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。
AUC=0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。
多分类模型的roc曲线
多分类 ROC 曲线ROC（接收器操作特性）曲线通常用于评估二分类模型的性能。
然而，对于具有多个类别的多分类模型，ROC 曲线可以扩展为多个 ROC 曲线，称为多分类 ROC 曲线。
构造多分类 ROC 曲线对于具有 K 个类的多分类模型，可以构造 K 个 ROC 曲线，每个 ROC 曲线对应于一个类，称为“正类”，而其他类称为“负类”。
对于每个类：1.计算该类为正类的真阳性率 (TPR) 和假阳性率 (FPR) 的各个阈值。
2.将 TPR 和 FPR 值绘制在坐标系上，形成 ROC 曲线。
解释多分类 ROC 曲线多分类 ROC 曲线类似于二分类 ROC 曲线，但有以下一些关键差异：•面积下 ROC 曲线 (AUC)：对于多分类模型，AUC 的计算方法与二分类模型不同。
它表示所有 K 个 ROC 曲线的平均 AUC。
•比较模型性能：多分类ROC 曲线可以用于比较具有不同类别的模型的性能。
AUC 值更高的模型被认为具有更好的性能。
•模型选择：多分类 ROC 曲线可用于选择特定问题最合适的模型。
具有较高AUC 值的模型通常是更好的选择。
优缺点优点：•提供对多分类模型性能的全面评估。
•可以用来比较不同模型的性能。
•便于可视化和解释。
缺点：•对于拥有大量类的模型，可能难以解释和比较多个 ROC 曲线。
•AUC 值可能受到类不平衡问题的影响。
替代方法除了多分类 ROC 曲线之外，评估多分类模型性能的其他方法还包括：•精度：预测正确的样本比例。
•召回率：属于特定类的样本被正确识别的比例。
•F1 分数：精度和召回率的加权平均值。
•混淆矩阵：显示模型预测与真实标签之间的比较。
roc曲线 youden指数
roc曲线youden指数
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种用于评估二分类模型性能的可视化工具。
它以真正例率（True Positive Rate，或称为灵敏度）为纵轴，以假正例率（False Positive Rate，或称为1-特异度）为横轴，通过改变分类阈值来观察模型在不同阈值下的性能表现。
Youden指数是用于选择最佳分类阈值的指标之一。
Youden指数定义为灵敏度与特异度之和减去1，即：
Youden指数 = 灵敏度 + 特异度 - 1
在ROC曲线上，Youden指数可以帮助确定最佳分类阈值，最大化真正例率与真负例率的总体差距。
当Youden指数达到最大值时，对应的分类阈值被认为是最优的。
确定最佳阈值后，可以根据该阈值进行二分类预测。
超过阈值的样本被判定为正例，低于阈值的样本被判定为负例。
Youden指数的取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示模型性能越好，值越接近0表示模型性能越差。
使用ROC曲线和Youden指数可以帮助我们评估和选择适合的分类模型，并确定最佳的分类阈值，从而提高二分类任务的性能。
ROC曲线analysis
ROC曲线受试者工作特征曲线（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报概率为横轴，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曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），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。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
ROC曲线分析的主要步骤ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
循证咨询ROC曲线名词解释
循证咨询ROC曲线名词解释
受试者工作特征曲线（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假阳性概率（False positive rate）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曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），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。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
最后ROC曲线是评价分类模型的可视化工具，描述分类器命中率和误报率的权衡关系，是第二次世界大战期间为雷达分析所开发的。
ROC曲线描述的其实是分类器性能随着分类器阈值的变化而变化的过程。
对于ROC曲线，一个重要的特征是它的面积，当面积为0.5属于随机分类，识别能力为0，当面积越接近于1，识别能力越强，面积
等于1时为完全识别。
ROC曲线-阈值评价标准
ROC曲线指受试者工作特征曲线/ 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve），是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、(1—特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。
在ROC曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值.考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类(negative)。
对一个二分问题来说，会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类（True positive），如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive)。
相应地,如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类(false从列联表引入两个新名词。
其一是真正类率(true positive rate ，TPR）, 计算公式为TPR=TP/ （TP+ FN），刻画的是分类器所识别出的正实例占所有正实例的比例。
另外一个是负正类率(false positive rate, FPR）,计算公式为FPR= FP / （FP + TN），计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例。
还有一个真负类率（True Negative Rate,TNR），也称为specificity，计算公式为TNR=TN/ (FP+ TN）= 1—FPR.其中，两列True matches和True non-match分别代表应该匹配上和不应该匹配上的两行Pred matches和Pred non-match分别代表预测匹配上和预测不匹配上的在一个二分类模型中,对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值,比如说0.6，大于这个值的实例划归为正类，小于这个值则划到负类中。
roc曲线绘制原理
roc曲线绘制原理
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一
种用于评估分类模型性能的图表。
它是以真阳性率（true positive rate，又称敏感度）为纵轴，假阳性率（false positive rate）为
横轴，绘制出来的曲线。
真阳性率是指被正确分类为正例的样本占
所有正例样本的比例，假阳性率则是被错误分类为正例的负例样本
占所有负例样本的比例。
在绘制ROC曲线时，首先需要计算出分类模型在不同阈值下的
真阳性率和假阳性率。
然后，将这些真阳性率和假阳性率按照不同
的阈值点连接起来，就得到了ROC曲线。
ROC曲线的斜率代表了模
型的性能，曲线下面积（AUC）则代表了模型的整体性能。
一般来说，ROC曲线越靠近左上角，模型的性能就越好。
绘制ROC曲线的原理是通过对分类模型在不同阈值下的性能进
行评估，并将评估结果以图表的形式展现出来，以便直观地比较不
同模型的性能优劣。
ROC曲线的绘制原理相对简单，但对于评估分
类模型的性能具有重要意义。
ROC曲线(受试者工作特征曲线)分析详解
ROC曲线（受试者工作特征曲线）分析详解更新：2011年05月09日阅读次数：22643 【字体：大中小】一、ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），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。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
二、ROC曲线的主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
三、ROC曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
spss 之roc曲线
spss 之roc曲线（一）ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），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。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
（二）ROC曲线的主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
（三）ROC曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
2.ROC曲线评价统计量计算。
ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。
ROC曲线
Roc曲线
• 制作：根据诊断性试验测定的系列数 据，选择不同临界点，分别计算敏感 度和特异度，一般要求5个连续分组数 据，选择5个不同标准，分别画四格表， 得出5个特异度，敏感度，根据这5个 特异度和敏感度画ROC曲线。
Roc曲线临床应用
• 正确选择参考值的临界点；比较两种 或两种以上诊断性试验的诊断价值。
Roc曲线优点
• Roc曲线不固定分类界值，允许中间状 态存在，利于使用者结合专业知识， 权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳 截断点作为诊断参考值。
Roc曲线优点
• 提供不同试验之间在共同标尺下的直 观的比较,ROC曲线越凸越近左上角表 明其诊断价值越大，利于不同指标间 的比较。曲线下面积可评价诊断准确 性。
• ROC曲线下面积是重要的试验准确度 指标。
ROC曲线下面积（Area）与诊断准确度高低 高 0.90-1.00 = excellent (A) 中 0.80-0.90 = good (B) 0.70-0.80 = fair (C) 低 0.60-0.70 = poor (D) 0.50-0.60 = fail (F)
谢谢！
• 试验的真阳性率（Sen）为纵坐标 （Y）， 假阳性率（１－Spe）为横坐标（X）， 坐标轴上的率值由0~1或0%~100%。
Roc曲线
• 敏感度(Sensitivity, Sen)：金标准 诊断全部有病病例中，诊断性试验 结果阳性所占的比例，也称真阳性 率。
• 假阳性率（1-特异度）：诊断性试 验结果为阳性的病例占全部无病受 试者的比例，代表误诊率。
Roc曲线主要作用
• ROC曲线能很容易地查出任意界限值 时的对疾病的识别能力。
• 选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越 靠近左上角,试验的准确性就越高。最 靠近左上角的ROC曲线的点是错误最 少的最好阈值，其假阳性和假阴性的 总数最少。
receiver operating characteristic (roc) curve原理
receiver operating characteristic (roc) curve原理
ROC（Receiver operating characteristic）曲线，也称为ROC曲线，是一种用于评估分类模型性能的指标。
它是一种评估预测结果准确性的方法，主要用于评估模型在不同情况下的预测准确性，以确定模型在某种程度上对真实情况的预测能力。
ROC曲线的绘制过程使用Python实现，具体来说，首先需要准备数据，然后通过roc_curve
和auc函数计算FPR（False Positive Rate）、TPR（True Positive Rate）和auc值，其中TPR是准确预测为阳性的样本占总阳性样本的比例，FPR是被误预测为阳性的样本占总样本的比例，auc是一个衡量模型准确性的值。
通过绘制ROC曲线，我们可以直观地看到模型在不同的截断点下，其预测准确率的变化情况。
如果ROC曲线越接近左上角，那么模型的准确性就越高，auc值越大。
同时，ROC曲线也可以用来比较检测方法的优劣，帮助我们在临床应用中找到最佳的截断点，评估模型的性能和价值。
对roc的评价
对roc的评价ROC（Receiver Operating Characteristic），中文直译为接收器工作特性曲线，是评价分类模型的一种常用方法。
它曾经被广泛应用于医学诊断、巨量数据分析、金融风险控制等领域。
ROC曲线呈现的是分类器在真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间的平衡情况。
TPR 指分类器正确判断正例的比例，FPR指分类器错误判断负例为正例的比例。
ROC是一条两端都是(0,0)和(1,1)的曲线，曲线上的每个点表示分类器在不同的分类阈值下的TPR和FPR。
ROC曲线越靠近左上角，表示分类器的性能越好。
当ROC曲线与对角线重合时，分类器的性能等同于随机猜测。
ROC曲线下方的面积AUC（Area Under the ROC Curve）是衡量分类器性能的标准之一，一般认为AUC越大，分类器性能越好。
当AUC=0.5时，分类器的性能等同于随机猜测。
当AUC=1时，分类器的性能达到完美分类（Perfect Classification）。
ROCC曲线具有以下特点：1. ROC曲线能够有效地综合考虑分类器的准确率和召回率，同时还能够考虑不同的分类阈值对分类器性能的影响，因此更具有全面性和客观性。
2. 对于不平衡样本的情况，ROC曲线的性能评估更加准确。
在这种情况下，准确率和召回率都不是很适合用来评估分类器的性能，因为它们受到正负样本比例的影响。
而ROC 曲线不受正负样本比例的影响，因此更为合适。
3. ROC曲线能够在不同的数据集上应用，不需要对数据分布做出任何假设，因此更加灵活。
然而，ROC曲线也有一些评价上的限制：1. ROC曲线只适用于二元分类问题。
2. ROC曲线对不同的正负样本比例敏感，当正负样本比例严重失衡时，ROC曲线可能会出现一定程度的偏差。
3. ROC曲线并不能直接指导实际应用中分类器的选择和阈值的设置，需要结合实际应用的需求进行综合考虑。
综上所述，ROC曲线是一种非常重要的分类器性能评估方法，具有全面性、客观性和灵活性等优点，并且可以有效应对不平衡样本问题。
ROC曲线-阈值评价标准
ROC曲线指受试者工作特征曲线/ 接收器操作特性曲线（receiver operating characteristic curve）, 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大，诊断准确性越高。
在ROC曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。
考虑一个二分问题,即将实例分成正类（positive)或负类(negative）。
对一个二分问题来说,会出现四种情况。
如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类(True positive）,如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类（False positive）。
相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative），正类被预测成负类则为假负从列联表引入两个新名词.其一是真正类率(true positive rate ,TPR)，计算公式为TPR=TP/ (TP+ FN)，刻画的是分类器所识别出的正实例占所有正实例的比例。
另外一个是负正类率(false positive rate, FPR),计算公式为FPR= FP / (FP + TN），计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例.还有一个真负类率(True Negative Rate，TNR)，也称为specificity，计算公式为TNR=TN/ （FP+ TN) = 1—FPR。
其中，两列True matches和True non-match分别代表应该匹配上和不应该匹配上的两行Pred matches和Pred non—match分别代表预测匹配上和预测不匹配上的在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值，比如说0。
6,大于这个值的实例划归为正类,小于这个值则划到负类中。
roc曲线 金标准
在统计学和机器学习中，ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种用于评估二分类模型性能的工具。
ROC 曲线以真正例率（True Positive Rate，也称为灵敏度或召回率）和假正例率（False Positive Rate）为坐标轴，用于可视化不同阈值下的模型性能。
具体来说，ROC 曲线的横坐标是假正例率（FPR），纵坐标是真正例率（TPR）。
这两个指标的计算方式如下：- 真正例率（TPR）：也称为灵敏度（Sensitivity）或召回率（Recall），表示在实际正例中，模型成功识别为正例的比例。
计算方式为TPR = TP / (TP + FN)，其中TP 表示真正例，FN 表示假负例。
- 假正例率（FPR）：表示在实际负例中，模型错误识别为正例的比例。
计算方式为FPR = FP / (FP + TN)，其中FP 表示假正例，TN 表示真负例。
ROC 曲线的绘制过程是在不同的分类阈值下计算并绘制TPR 和FPR 的值。
ROC 曲线越靠近左上角，模型性能越好，因为在这种情况下，模型的灵敏度高而假正例率低。
随着阈值的变化，ROC 曲线揭示了模型在不同操作点上的性能。
金标准（Gold Standard）是指在二分类问题中，已知的真实类别标签的集合，它通常是用于评估模型性能的基准。
金标准包含了样本的真正类别信息，可以用于计算模型的准确性、召回率、精确度等性能指标。
在ROC 曲线的背景下，金标准通常用于确定正例和负例的真实分类。
模型的输出或预测与金标准进行比较，以计算TPR 和FPR。
金标准在评估模型性能时非常重要，因为它提供了真实的类别信息，用于确定模型的分类效果。
ROC 曲线的形状和性能分析可以帮助你了解模型在不同阈值下的表现，并根据实际需求选择适当的操作点或分类阈值。
ROC分析的基本原理
ROC分析的基本原理
ROC（Receiver Operating Characteristic）特征曲线，是经常应用在不同告警水平（或分类阈值）下衡量分类器好坏程度的重要指标，它运用了多种指标，具有良好的统计学意义和丰富的应用价值，立意于解决一类具有不同的灵敏度和特异性的分类问题，是二分类模型评价标准的重要指标。
ROC特征曲线可以用来比较不同类别器的性能，以更好地评估分类的准确性。
ROC曲线是绘制受试者工作特征（ROC）的连续折线图，用于衡量分类器的效果，它是组合由真正发现率（sensitivity）和假发现率（specificity）组成的曲线，用真正发现率（sensitivity）作为X轴，假发现率（specificity）作为Y轴。
ROC曲线的特点是，当真正发现率和假发现率的值在变化时，曲线的横纵坐标也会随之变化。
当真正发现率和假发现率的判断失真度不断减少时，ROC曲线会逐渐接近左上角；而当真正发现率和假发现率的判断失真度增加时，ROC曲线会逐渐接近右下角。
ROC曲线的X轴代表真正发现率（sensitivity），在机器学习中，真正发现率又称为“正确率”，是指被模型判定为正例的样本中，真实是正例的比例，也就是说选择的正例数据中，正确率是多少。
roc曲线的定义
roc曲线的定义ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）又称受试者工作特征曲线，是通过改变二分类器的判定阈值，绘制出不同阈值下真正例率（True Positive Rate，TPR）与假正例率（False Positive Rate，FPR）的关系曲线。
所谓真正例率和假正例率是指在二分类问题中，对于一个算法，其对真实的正例和负例的判定结果中被判定为正例的样本数占真实正例样本数的比例，和被判定为正例的负例样本数占真实负例样本数的比例，即：真正例率（真阳性率，TPR）=TP/(TP+FN)假正例率（假阳性率，FPR）=FP/(FP+TN)其中TP、FN、FP、TN分别为True positive、False negative、False positive、True negative的缩写，True positive表示实际为正例的样本被预测为正例的数量，False negative表示实际为正例的样本被预测为负例的数量，False positive表示实际为负例的样本被预测为正例的数量，True negative表示实际为负例的样本被预测为负例的数量。
ROC曲线的横坐标为FPR，纵坐标为TPR，因此ROC曲线可以用一个二维平面上的点序列来表示，点的个数取决于分类器所取的阈值数目。
经过削减的ROC曲线会在图像左上角形成一段正弦曲线，该曲线表示阈值在最佳值上方的思维应用，可以很好地区分两个分类。
ROCAUC（ROC曲线下面积）越接近于1，分类器的预测能力就越高。
若将ROC曲线视为其后随机选定一个正例、负例对，被分类器正确识别时方法为ROC曲线面积，它是一个概率表示方法，完美分类器的曲线下面积为1，随机分类器的曲线下面积为0.5。
ROC曲线在实际应用中十分重要，尤其是在判定二分类器的表现时。
ROC曲线的优势在于不受正例和负例的比例影响，因此具有较好的鲁棒性。
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接收机特性曲线（Receiver operating characteristic curve）
在信号检测理论，接收机特性曲线，或者ROC，是能够描绘二类分类系统的性能的图形，通过改变二类分类系统的判别阈值。
通过绘制true positive在所有positive中的比例(TPR = true positive rate，真阳性率) vs.所有误检（false positive，假阳性率）在所有negative中的比例（FPR = false positive rate），得到ROC曲线。
TPR称作敏感性。
FPR=1-真阴性率TNR。
在信号检测理论中，接收者操作特征（receiver operating characteristic，或者叫ROC曲线）是一种对于灵敏度进行描述的功能图像。
ROC曲线可以通过描述真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）来实现。
由于是通过比较两个操作特征（TPR和FPR）作为标准，ROC曲线也叫做相关操作特征曲线。
ROC分析提供了选择最优模型与并抛弃非最优模型的工具。
最初在二战中由电气工程师和雷达工程师提出，并用来检测战场中的敌方目标，并引入心理学检测刺激的领域。
现在在医学、放射、生物统计学、机器学习和机器挖掘等领域得到了应用。
ROC 是通过比较判据变化是操作特性（TPR与FPR）得到的。
基本概念：
一个分类模型（分类器）是一个将一个实例映射到一个特定类的过程。
分类器的结果可以是一个实数（连续输出），这些分类器中类的边界必须通过一个阈值检测，举例来说，通过血压来检测一个人是否有高血压，或者它可以作为一个离散的标签表明的类。
让我们来考虑一个两类预测问题（双分类器），其结果要么是真（p）要么是假（n）。
在双分类器中有4类可能的输出。
如果输出的预测是p而真实的结果也是p，那么这就叫做真阳性（TP）；然而如果真实的结果是n，则这就叫做假阳性（FP）。
相反的来说，一个真阴性（TF）发生在预测结果和实际结果都为n的时候，而假阴性（FF）是当预测输出是n而实际值是p的时候。
为了得到一个现实世界中的恰当的例子，考虑一个检测一个人是否得一种病的测试。
一个假阳性就是一个人被测试是有这种病的，但实际却没有的情况。
一个假阴性就是一个人被测试是健康的，但实际却是得病的情况。
考虑实验，包含P个正实例与N的负实例，四种输出可以通过下面的统计表/混淆矩阵表示。
P+N=P’+N’
ROC空间的4个例子
真阳性(TP);命中，hit
正确的肯定
真阴性(TN)；
正确的否定
假阳性(FP)
错误的肯定,假报警,第一类错误假阴性(FN)：miss
错误的否定,未命中第二类错误真阳性率(TPR)
命中率，敏感率，recall
假阳性率(FPR)
错误命中率， fall-out
精确度(ACC)
特征 (SPC) 或者真阴性率
阳性预测值(PPV) precision 阴性预测值(NPV)
假发现率 (FDR)
Matthews相关系数 (MCC)
F1评分
Source: Fawcett (2006).=N =P
ROC空间
要生成一个ROC
（=TP/(TP+FN=P)
性案例的性能。
而FPR（
通过上面的表述，可见TPR反应的是对阳性样本的识别能力；而FPR是对阴性样本的识别能力。
ROC空间将FPR和TPR定义为x和y轴，这样就描述了真阳性（获利）和假阳性（成本）之间的博弈。
而TPR就可以定义为灵敏度，而FPR就定义为(1-特异度)，因此ROC曲线有时候也叫做"灵敏度和1-特异度"图像。
每一个预测结果在ROC空间中以一个点代表。
最好的可能预测方式是一个在左上角的点，在ROC空间坐标轴(0,1)点，这个代表着100%灵敏（没有假阴性）和100%特异（没有假阳性）。
而(0,1)点被称为完美分类器。
一个完全随机预测会得到一条从左下到右上对角线（也叫无识别率线）上的一个点。
一个最直观的随机预测的作决定的例子就是抛硬币。
随着样本数目的增加，随机分类器的ROC曲线在（0.5,0.5）处集中。
这条斜线将ROC空间划分为两个区域，在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果,而在这条线以下的点代表了差的分类结果。
注意到，持续差的分类器翻转后就可以得到一个好的分类器。
这就是说，不论这种分类器预测了什么，那么就做其反面的决策，从而得到一个更好的结果。
ROC空间中的线
离散分类器，如决策树，产生的是离散的数值或者一个双标签。
应用到实例中，这样的分类器最后只会在ROC空间产生单一的点。
而一些其他的分类器，如朴素贝叶斯分类器，逻辑回归或者人工神经网络，产生的是实例属于某一类的可能性，对于这些方法，一个阈值就决定了ROC空间中点的位置。
举例来说，如果可能值低于或者等于0.8这个阈值就将其认为是阳性的类，而其他的值被认为是阴性类。
这样就可以通过画每一个阈值的ROC点来生成一个生成一条曲线。
MedCalc-是较好的ROC曲线分析软件。
进一步解释：
ROC用来生成总结性的统计量，常见的有：
ROC曲线与90度的和无辨识线的intercept。
ROC曲线与无辨识线所包含的面积。
c-统计量/A’，AUC，ROC曲线下的面积。
d’ (d-prime)
C(调和)统计量
检测误差折衷图（Detection error tradeoff graph）
检测误差折衷图作为ROC的一种替代标准，分别在y-x轴绘制FNR（漏检，假阴性）与FPR （假阴性）。
这种方法图像在感兴趣区域上使用了更多的图。
大部分ROC区域是没有用的，人们更关心靠近y轴的左上角的区域，反之，在DET图中，我们更关心图像左下角的区域。
z-变换
z变换把ROC曲线变成直线。
z-变换基于一个0均值，方差为1的正态分布。
曲线下面积：AUC
在使用归一化的单位时，等于分类器把一个随机抽取的正样本比随机抽取的负样本给以更高的排名概率。