专题2：线性判别分析、诊断的敏感度、特异度及ROC曲线的绘制
最新ROC分析方法概要资料
第二章ROC曲线分析概要本文先介绍了ROC理论的一些基础知识如特异度和灵敏度等，然后简要介绍了非参数ROC分析方法，并建立了ROC模型。
最后介绍了ROC曲线及在R软件中的绘制。
2.1 ROC分析的基本要素ROC分析的基本要素包括真阳性和假阳性也称灵敏度和特异度，以及“金标准”“金标准”划分被测试者的真实状态为对照组和病例组两类。
常见的金标准有跟踪随访、活组织检查、尸体解剖、手术探查等。
虽然“金标准”没有必要是十全十美的，但“金标准”应与评价的诊断系统无关，而且比要评价的诊断系统更可靠。
“金标准”不够完美时，可用采用Bayesian、模糊金标准、EM估计等方法解决。
对按照“金标准”确定的二分类总体，对照组和病例组分别用阴性和阳性表示诊断试验结果。
假定总体样本量是N，诊断试验的可能结果总共有四种：被测试者患病且被正确诊断为患病者，被测试者无病且被错误诊断为患病者，被测试者无病且被正确诊断为无病者，被测试者无病且被错误诊断为患病者。
我们可以用一个2×2的列联表来表示它们之间的关系。
在医学研究中，诊断试验准确度指标最常用的是灵敏度与特异度。
灵敏度（sensitivity），也叫真阳率（true positive rate，即TPR）是被测试者患病且被正确诊断为患病者的样本量在阳性总体中占的比例。
灵敏度值越大，假阴率越小。
据表2-1 其计算公式是：灵敏度(sensitivity) = 真阳率(TPR)= 1 −假阴率(FNR)=标准误为：特异度（specificity），也叫真阴率（true non-positive rate，即TNPR），是受试者无病且被正确诊断为无病者的样本量占阴性总体的比例。
假阳率（false positive rate，即FPR） = 1−特异度特异度值越大，假阳率越小。
据表2-1 其计算公式是：特异度(specificity) =真阴率(TNPR) = 1−假阳率(FPR) =标准误为：假设二分类总体均服从正态分布， TPR、FPR、TNPR 和FNPR之间的关系可以用图2-1来描述。
roc曲线特异度
roc曲线特异度ROC曲线全称为受试者工作特性曲线（Receiver Operating Characteristic curve），是一种用来评价二分类模型预测性能的工具。
特异度（specificity）是ROC曲线的一个重要组成部分，表示在所有实际为负例的样本中，模型预测为正例的比例。
一、特异度的定义特异度（specificity），也称为真负率（true negative rate），被定义为所有实际为负例的样本中，模型预测为负例的比例。
在二分类模型中，假设有两个类，类0和类1。
特异度定义为真正例率（TPR）和假正例率（FPR）的比值，即specificity = TPR / (TPR + FPR)。
其中，TPR表示真正例率，即实际为正例且被模型预测为正例的比例；FPR表示假正例率，即实际为负例但被模型预测为正例的比例。
二、特异度的计算特异度的计算需要基于模型的预测结果和实际样本标签。
假设有N个样本，其中N0个样本实际为类0，N1个样本实际为类1。
模型对每个样本进行预测，得到一个预测概率值，根据这个概率值将样本分为正例或负例。
然后可以计算出真正例数（TP，即实际为类1且被预测为类1的样本数）和假正例数（FP，即实际为类0但被预测为类1的样本数）。
特异度即可由以下公式计算：specificity = TP / (TP + FP)。
三、特异度的意义特异度是ROC曲线的一个重要组成部分，它表示模型对于负例的预测能力。
特异度高意味着模型对于负例的预测准确性较高，能够有效地将负例排除。
在许多实际应用场景中，我们往往更关注模型的特异度，因为避免将负例误判为正例往往更为重要。
四、特异度与ROC曲线ROC曲线是以假正例率（FPR）为横坐标，以真正例率（TPR）为纵坐标绘制的曲线。
特异度是ROC曲线的一个重要组成部分，表示在所有实际为负例的样本中，模型预测为正例的比例。
在绘制ROC曲线时，随着模型阈值的改变，特异度也会发生变化。
r语言绘制roc曲线的步骤
r语言绘制roc曲线的步骤引言：R语言是一种功能强大的统计分析工具，它提供了丰富的绘图功能，包括绘制ROC曲线。
ROC曲线是一种用于评估分类模型性能的图形工具，它可以帮助我们判断分类模型的准确性和可靠性。
本文将介绍使用R语言绘制ROC曲线的步骤。
正文：1. 数据准备1.1 导入数据在R语言中，我们可以使用read.csv()函数导入数据。
首先，我们需要将数据保存为csv格式，然后使用read.csv()函数将数据读入R环境中。
1.2 数据预处理在绘制ROC曲线之前，我们需要对数据进行预处理，以确保数据的准确性和一致性。
这包括处理缺失值、处理异常值、数据标准化等步骤。
2. 构建分类模型2.1 选择合适的分类模型在绘制ROC曲线之前，我们需要选择合适的分类模型。
常用的分类模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。
选择合适的分类模型可以提高ROC曲线的准确性和可靠性。
2.2 拟合分类模型在R语言中，我们可以使用各种函数（如glm()函数、rpart()函数、svm()函数等）来拟合分类模型。
拟合分类模型的目的是根据已有的数据，建立一个能够准确分类的模型。
2.3 评估分类模型性能在拟合分类模型之后，我们需要评估分类模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
这些指标可以帮助我们了解分类模型的准确性和可靠性。
3. 绘制ROC曲线3.1 计算真阳性率和假阳性率在绘制ROC曲线之前，我们需要计算真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）。
TPR表示被正确分类为正例的样本占所有真实正例样本的比例，而FPR表示被错误分类为正例的样本占所有真实负例样本的比例。
3.2 绘制ROC曲线在R语言中，我们可以使用plot()函数绘制ROC曲线。
将计算得到的TPR和FPR作为横纵坐标，即可得到ROC曲线。
3.3 计算AUC值AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，它可以用来评估分类模型的性能。
单基因绘制roc曲线
单基因绘制ROC曲线引言在生物学和医学领域，基因是研究的重要对象之一。
单基因研究是一种常见的方法，通过分析单个基因的表达水平或突变情况，可以对疾病的发生机制和治疗方法进行深入研究。
在单基因研究中，绘制ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种常用的方法，用于评估基因的预测能力和区分能力。
本文将详细介绍单基因绘制ROC曲线的方法和应用。
什么是ROC曲线ROC曲线是一种用于评估分类模型性能的工具。
在生物学和医学领域中，我们常常需要将样本分为正类和负类，例如将癌症患者和非癌症患者进行区分。
ROC曲线通过绘制真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）之间的关系，来评估分类模型的准确性和可靠性。
绘制ROC曲线的步骤绘制ROC曲线的步骤如下：1.收集基因表达数据以及样本标签。
基因表达数据可以通过高通量测序或芯片技术获取，样本标签表示样本的分类（正类或负类）。
2.计算分类模型的预测概率。
常见的分类模型包括逻辑回归、支持向量机等。
这些模型可以通过训练数据得到，然后用于预测测试数据的标签。
3.根据预测概率对样本进行排序。
将预测概率从高到低排序，得到一个有序列表。
4.设置不同的分类阈值。
从最低的预测概率开始，逐渐增加分类阈值。
当预测概率大于等于分类阈值时，将样本划分为正类，否则划分为负类。
5.计算TPR和FPR。
根据分类结果，计算真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）。
TPR表示正类样本被正确分类的比例，FPR表示负类样本被错误分类为正类的比例。
6.绘制ROC曲线。
将不同分类阈值下的TPR和FPR绘制在坐标系中，得到ROC曲线。
ROC曲线的评估指标通过绘制ROC曲线，我们可以得到一条曲线，曲线下的面积被称为AUC（Area Under Curve）。
AUC是评估分类模型性能的重要指标，其取值范围为0.5到1，值越接近1表示模型的性能越好。
绘制ROC曲线、找截断值，教你两种软件操作方法！
绘制ROC曲线、找截断值，教你两种软件操作⽅法！⽤SPSS和Medcalc来绘制ROC曲线，并找到截断值。
今天我们来讲⼀下如何⽤假设某实验室⼈员选⽤⼀种新⽅法对同⼀批患者进⾏了诊断，患者的真实状态已知。
actual代表真实患病状态，即以⾦标准（如病理诊断）判断是否患病的结果，其中1代表患病，0代表不患病；assay1代表⼀种新检验⽅法测量的结果。
⼀、⽤SPSS进⾏ROC曲线的绘制1. 选择Analyze→ROC Curve…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 Variable2. 主对话框设置中，并在Value of State Variable框中填1（即代表患病状态），在Display中选择所有，其中Coordinate points of the ROC Curve会给出曲线上的坐标点→OK。
3. 结果(1) ROC曲线(2) ROC曲线下⾯积：从Area Under the Curve的结果可知，assay1的ROC曲线下⾯积为0.856（95%置信区间：0.825-0.886，P<0.001）。
(3) ROC曲线上的坐标点：如下图所⽰，我们可以根据Coordinates of the Curve的结果可以得到⼀系列灵敏度和1-特异度的值。
要想获得截断值，就是最接近左上⾓（0,1.0）的点所对应的坐标点，我们可以将这两列值复制到Excel表中，根据正确指数最⼤选出最佳临界点。
正确指数⼜称约登指数（Youden’s index），表⽰检验⽅法发现真正病⼈与⾮病⼈的总能⼒，是灵敏度与特异度之和减去1，即约登指数=灵敏度+特异度-1，在Excel中，⽤灵敏度-（1-特异度）得到的就是约登指数，对相减的结果进⾏排序，可以得到正确指数的最⼤值，即最佳临界点。
操作：操作：将数据复制到excel中，计算灵敏度-（1-特异度），选中D列，进⾏降序排列，得到约登指数的最⼤值约为0.5631，对应的灵敏度≈90.2%，特异度≈（1-0.338）=66.2%。
诊断试验的ROC曲线
诊断试验的ROC 曲线一、ROC 曲线的概念在诊断试验中，对诊断指标每一个可能的诊断界值，都能得到一个四格表：诊断试验金标准诊断病人非病人合计＋ ab 1m－ cd0m合计1n 0nn计算出这些四格表的灵敏度e S 和特异度p S ，以假阳性率p S 1为横轴，以真阳性率e S 为纵轴，在算术坐标纸上作图，所得到的线图称为ROC 曲线(Receiver Operator Characteristic)。
例如：为了研究肌酸激酶（CK ）诊断心肌梗塞的作用，对金标准诊断为心肌梗塞的230例病人和130名正常人分别测定了每个人的CK 值，有如下频数表：CK 值 病人组 正常人组合计 1～ 2 88 90 40～ 13 26 39 80～ 118 15 133 280～ 97 1 98 合计230130将这4种诊断方法的结果列成下表：诊断界值e Sp Sp S -11 1 0 1 40 0.9913 0.6769 0.3231 80 0.9348 0.8769 0.1231 2800.41270.99230.0077对上表的数据，以假阳性率p S -1为横轴，以真阳性率e S 为纵轴，在算术坐标纸上描点，将点连成曲线，就得到了ROC 曲线：二、ROC 曲线的用途 1．评价指标的诊断能力； 2．确定最佳诊断界值；3．比较两个诊断指标的诊断能力。
三、ROC 曲线评价指标的诊断能力 ROC 曲线下的面积计算（1）参数法如果诊断试验的指标在病人和非病人总体中均服从正态分布，可用参数法估计ROC 曲线下的面积。
设诊断指标x 在非病人总体中服从)(200σμN ，在病人总体中服从)(211σμN 。
如果01μμ>，101)(σμμ-=a ，10σσ=b 如果01μμ<，110)(σμμ-=a ，1σσ=bROC 曲线下的面积为：)1(2b a A +Φ=)(u Φ是标准正态分布曲线下（-∞，u ）范围中的面积，可通过《医学统计学》中的附表1查到。
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ROC曲线（受试者工作特征曲线）分析详解最后更新：2011-5-9 阅读次数： 8788一、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。
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。
基因表达数据r语言绘制roc曲线
标题：基因表达数据R语言绘制ROC曲线一、引言基因表达数据分析在生物信息学和生物医学领域具有重要的作用，其中ROC曲线是衡量分类器性能的重要工具。
而R语言是一种广泛应用于生物信息学中的工具，其丰富的数据处理和可视化功能使得绘制ROC曲线变得简单而高效。
二、基因表达数据简介1. 基因表达数据是描述细胞内基因在转录水平上的活性的数据，通常通过测序技术或芯片技术获取。
2. 基因表达数据的处理和分析可以帮助人们理解疾病的发生发展过程，寻找生物标志物，发现新的治疗靶点等。
三、ROC曲线及其应用1. ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种以坐标轴上的灵敏度和特异性为纵横坐标的图像，用于评估分类器的性能。
2. ROC曲线的面积AUC（Area Under Curve）可以直观地反映分类器的性能，AUC值越大，分类器性能越好。
3. 在基因表达数据中，ROC曲线常用于评估基因表达水平与疾病发生发展的关联程度，寻找具有诊断或预测价值的基因。
四、R语言在基因表达数据分析中的应用1. R语言是一种功能强大的数据分析和可视化工具，为基因表达数据的处理和分析提供了丰富的函数包和工具。
2. R语言中的各种统计分析和绘图函数包如ggplot2、pROC等，为绘制ROC曲线提供了便利。
五、在R语言中绘制ROC曲线的方法1. 安装和加载pROC包使用install.packages("pROC")命令安装pROC包，然后通过library(pROC)命令加载pROC包。
2. 数据准备将基因表达数据处理成适合绘制ROC曲线的格式，例如将阳性和阴性样本的基因表达值作为输入数据。
3. 绘制ROC曲线使用pROC包中的roc函数计算ROC曲线的灵敏度和特异性，用plot函数绘制ROC曲线，使用lines函数添加多条曲线，使用legend函数添加图例。
4. 计算AUC使用pROC包中的auc函数计算ROC曲线的AUC值。
专题2：线性判别分析、诊断的敏感度、特异度及ROC曲线的绘制
专题2：线性判别分析、诊断的敏感度、特异度及ROC曲线的绘制一、判别分析判别分析是利用已知类别的样本建立判别模型，对未知类别的样本判别的一种统计方法。
进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。
判别分析从中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，使得利用推导出的判别函数对观测量判别其所属类别时的错判率最小。
判别函数一般形式是：Y = a1X1+a2X2+a3X3．．．+a n X n其中: Y 为判别分数(判别值)；X1，X2，X3：⋯X n 为反映研究对象特征的变量，a1、a2、a3⋯a n 为各变量的系数，也称判别系数。
SPSS 对于分为m类的研究对象，建立m-1个线性判别函数。
对于每个个体进行判别时，把测试的各变量值代入判别函数，得出判别分数，从而确定该个体属于哪一类。
或者计算属于各类的概率，从而判断该个体属于哪—类。
例如：脂肪肝与健康人的判别分析SPSS中的操作：分析——分类——判别，在判别分析对话框中将是否患有脂肪肝选入“分类变量”点击定义范围最小值输入0，最大值输入1。
之后将所有质量数变量选入“自变量”，选择“使用步进方法进入”（根据自变量对判别贡献的大小进行逐步选择）点击“分类”按钮，在输出选择“不考虑该个案的分类”进行互交式检验。
点击“保存”按钮，选择“判别得分”,方可画出ROC曲线。
其他选项默认即可。
输出结果如下：输入的/删除的变量a,b,c,d步骤输入的Wilks 的Lambda统计量精确 F统计量df1 df2 Sig.1 v55 .935 1 1 896.000 62.707 1 896.000 .0002 v59 .898 2 1 896.000 51.005 2 895.000 .0003 v42 .862 3 1 896.000 47.685 3 894.000 .0004 v33 .844 4 1 896.000 41.144 4 893.000 .0005 v89 .827 5 1 896.000 37.440 5 892.000 .0006 v117 .819 6 1 896.000 32.818 6 891.000 .0007 v86 .811 7 1 896.000 29.707 7 890.000 .0008 v112 .806 8 1 896.000 26.819 8 889.000 .0009 v23 .802 9 1 896.000 24.419 9 888.000 .000 在每个步骤中，输入了最小化整体Wilk 的Lambda 的变量。
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线实现复习课程
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高. 灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率.特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率.误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度.将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量.使用SPSS的操作过程如下:Graphs/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选.运行结果:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状.2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.（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。
如何利用SPSS绘制ROC曲线(ROC Curve)
如何利用SPSS软件来绘制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曲线法参考值
roc曲线法参考值摘要：一、ROC 曲线简介1.ROC 曲线定义2.ROC 曲线的作用二、ROC 曲线法参考值的计算1.ROC 曲线的绘制2.ROC 曲线法参考值的判断三、ROC 曲线法参考值的应用1.医学诊断2.信息安全3.其他领域四、ROC 曲线法参考值的局限性1.受样本数量影响2.受特征选择影响正文：ROC 曲线法参考值是一种评估分类模型性能的方法，通过将真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）绘制在ROC 曲线上，得到一个曲线，该曲线可以用来比较不同模型或同一模型在不同数据集上的性能。
在实际应用中，ROC 曲线法参考值可以帮助我们选择最优模型，以及确定最佳的阈值。
一、ROC 曲线简介ROC 曲线，即接收者操作特征曲线，是一种用于评估分类模型性能的图形化方法。
ROC 曲线通过将真阳性率（TPR，True Positive Rate）与假阳性率（FPR，False Positive Rate）绘制在坐标轴上，形成一个曲线。
TPR 表示在实际为正样本的数据中，被模型正确预测为正样本的比例；FPR 表示在实际为负样本的数据中，被模型错误预测为正样本的比例。
ROC 曲线可以用来比较不同模型或同一模型在不同数据集上的性能，同时也可以帮助我们选择最优模型和确定最佳的阈值。
二、ROC 曲线法参考值的计算1.ROC 曲线的绘制在ROC 曲线上，横坐标表示FPR，纵坐标表示TPR。
当FPR 为0 时，TPR 为1，即在没有任何误判的情况下，所有实际为正样本的数据都被正确预测为正样本。
当FPR 为1 时，TPR 接近0，即在所有实际为负样本的数据都被错误预测为正样本的情况下，几乎没有实际为正样本的数据被正确预测。
2.ROC 曲线法参考值的判断ROC 曲线法参考值通常通过计算曲线下面积（AUC，Area Under Curve）来表示。
AUC 的取值范围是0 到1，值越大表示模型的性能越好。
当AUC 接近1 时，说明模型在正负样本的区分上具有较高的性能；当AUC 接近0.5 时，说明模型在正负样本的区分上性能较差，无法有效地区分正负样本。
ROC分析报告方法概要
第二章ROC曲线分析概要本文先介绍了ROC理论的一些基础知识如特异度和灵敏度等，然后简要介绍了非参数ROC分析方法，并建立了ROC模型。
最后介绍了ROC曲线及在R软件中的绘制。
2.1 ROC分析的基本要素ROC分析的基本要素包括真阳性和假阳性也称灵敏度和特异度，以及“金标准”“金标准”划分被测试者的真实状态为对照组和病例组两类。
常见的金标准有跟踪随访、活组织检查、尸体解剖、手术探查等。
虽然“金标准”没有必要是十全十美的，但“金标准”应与评价的诊断系统无关，而且比要评价的诊断系统更可靠。
“金标准”不够完美时，可用采用Bayesian、模糊金标准、EM估计等方法解决。
对按照“金标准”确定的二分类总体，对照组和病例组分别用阴性和阳性表示诊断试验结果。
假定总体样本量是N，诊断试验的可能结果总共有四种：被测试者患病且被正确诊断为患病者，被测试者无病且被错误诊断为患病者，被测试者无病且被正确诊断为无病者，被测试者无病且被错误诊断为患病者。
我们可以用一个2×2的列联表来表示它们之间的关系。
在医学研究中，诊断试验准确度指标最常用的是灵敏度与特异度。
灵敏度（sensitivity），也叫真阳率（true positive rate，即TPR）是被测试者患病且被正确诊断为患病者的样本量在阳性总体中占的比例。
灵敏度值越大，假阴率越小。
据表2-1 其计算公式是：灵敏度(sensitivity) = 真阳率(TPR) = 1 −假阴率(FNR)=标准误为：特异度（specificity），也叫真阴率（true non-positive rate，即TNPR），是受试者无病且被正确诊断为无病者的样本量占阴性总体的比例。
假阳率（false positive rate，即FPR） = 1−特异度特异度值越大，假阳率越小。
据表2-1 其计算公式是：特异度(specificity) =真阴率(TNPR) = 1−假阳率(FPR) =标准误为：假设二分类总体均服从正态分布， TPR、FPR、TNPR 和FNPR之间的关系可以用图2-1来描述。
医学roc曲线的绘制与解释
医学roc曲线的绘制与解释
医学ROC曲线是用于评估诊断试验敏感性和特异性的一种常用方法。
绘制ROC曲线需要收集一组已知阳性和阴性的样本数据，通过改变分类器的阈值来计算出不同敏感性和特异性条件下的真阳性率和假阳性率，并将这些数据绘制在ROC曲线上。
ROC曲线的形状和位置可以反映出诊断试验的准确性和可靠性。
一般来说，ROC曲线越接近左上角，试验的准确性越高；而曲线越靠近对角线，试验的准确性越低。
在解释ROC曲线时，可以根据需要选择不同的阈值来平衡敏感性和特异性，同时可以根据ROC曲线下面积（AUC）的大小来比较不同试验的准确性。
总之，绘制和解释ROC曲线对于评估和比较不同诊断试验的性能至关重要。
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roc曲线的绘制方法
roc曲线的绘制方法宝子，今天咱来唠唠ROC曲线的绘制方法哈。
ROC曲线全名叫受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），这名字听起来是不是有点高大上？其实画起来也没那么难啦。
咱得先有一些数据哦。
通常呢，是要有模型预测出来的结果，比如说每个样本属于正类的概率值，还有这些样本实际的类别（是正类还是负类）。
那开始画的时候呀，我们要先确定横纵坐标。
横坐标是假阳性率（False Positive Rate，FPR），这个咋算呢？就是把负类样本中被错误预测为正类的样本数除以负类样本总数。
纵坐标呢，是真阳性率（True Positive Rate，TPR），它就是正类样本中被正确预测为正类的样本数除以正类样本总数。
然后呢，我们要按照一定的规则来计算不同阈值下的FPR和TPR的值。
这个阈值就是我们用来判定样本是正类还是负类的那个界限。
比如说，我们把预测概率大于0.5的判定为正类，那0.5就是一个阈值。
我们要不断地改变这个阈值，从最小到最大，然后计算出每一个阈值对应的FPR和TPR。
接下来就可以在坐标平面上开始描点啦。
把每个阈值对应的（FPR，TPR）坐标点都画出来。
等把所有的点都画好之后呢，再把这些点按照顺序连接起来，一条弯弯的ROC曲线就出来啦。
宝子你可能会问，这曲线有啥用呢？嘿它可有用啦。
可以用来评估分类模型的好坏哦。
如果曲线越靠近左上角，就说明模型的性能越好。
要是曲线是一条从左下角到右上角的对角线，那就说明这个模型是瞎猜的，没有啥区分能力。
还有哦，如果我们想定量地比较不同模型的好坏，可以计算ROC曲线下的面积（Area Under the Curve，AUC）。
AUC的值越大，模型就越厉害。
宝子，你看，ROC曲线绘制也不是啥特别难搞的事儿吧。
只要把数据准备好，按照步骤来，很容易就能画出这个有趣的曲线啦。
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绘制roc曲线的步骤
绘制roc曲线的步骤
绘制ROC曲线的步骤如下：
1.收集分类器输出：首先，需要使用你的分类器对测试数据进行预测，并获得每个样本的预测概率值或分类得分。
这些分数通常表示为样本属于某个类别的可能性。
2.计算TPR和FPR：随着阈值的变化，计算每个阈值下的真阳性率（TPR）和伪阳性率（FPR）。
TPR表示被正确分类为正例的正例样本比例，计算公式为：TPR=TP/(TP+FN)，其中TP为真阳性数量，FN为假阴性数量。
FPR表示被错误分类为正例的负例样本比例，计算公式为：FPR=FP/(FP+TN)，其中FP为伪阳性数量，TN为真阴性数量。
3.绘制ROC曲线：将每个阈值对应的FPR和TPR值作为坐标点，在坐标系中绘制出这些点。
可以使用Matplotlib等绘图库来完成这个步骤。
4.计算曲线下的面积（AUC）：AUC代表ROC曲线下的面积，是评估分类器性能的指标之一。
可以使用Python中的sklearn库等工具来计算AUC。
5.分析结果：根据ROC曲线和AUC值来评估分类器的性能，选择合适的阈值或模型。
需要注意的是，绘制ROC曲线时，不同的阈值会对应不同的FPR和TPR值，因此需要进行多次计算和绘制。
同时，ROC曲线和AUC值只能用于二分类问题，不适用于多分类问题。
如何快速绘制ROC曲线？
如何快速绘制ROC曲线？ROC曲线是一个非常实用的工具。
对于医学研究来说，更是不可缺少。
举个例子。
“ 针对某种疾病，现有A、B两种公认的诊断方法，你的团队研究出新诊断方法C。
自然而然，肯定需要比较A、B、C三种方法，判断到底哪一种对该疾病的诊断更准确？”此时，ROC曲线就派上用场了。
ROC曲线全称receiver operating characteristic curve，又称作感受性曲线（sensitivity curve）。
简单来说，就是曲线上不同的点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。
按照上面的例子讲。
要达到比较A、B、C三种方法诊断的目的，首先你需要在临床上收病例，对照组和患病组（注意，两组人数可以不一致哦，但不可差太多）。
然后分别用A、B、C三种方法对每一位入组人员进行诊断，在设定准确的截断值后，可以分别得到A、B、C 三种诊断方法对于单个人的敏感度和假阳性率数据。
随后采用这些数据绘制ROC曲线图（横坐标为假阳性率，纵坐标为敏感度）。
通过比较ROC曲线特征和曲线下面积，就可以比较A、B、C三种诊断方法了。
ROC曲线的使用方法大致就是如此，大家可以根据具体情况类推。
ROC曲线的详细解读将放在后面几期中进行。
老规矩，先说怎么绘制单个的ROC曲线图。
（1）打开GraphPad Prism，选择column，然后按如下选择。
（2）以软件自带数据进行示例。
选择data后，再选择Analyze，弹框中选择ROC Curve。
点击OK。
（3）弹框中如下选择，一般默认即可。
置信区间95%，百分比呈现，P值在小数后点4或5位均可。
（4）P值＜0.001，说明两组之间有显著差异。
曲线下面积AUC为0.9467。
（5）点击左侧的Graph，选择ROC curve: ROC of data A。
可以看到曲线已经出来了，但是不太美观，下面对其进行美化。
（6）打双击图中的曲线，在弹窗中如下选择。
???????科研绘图：如何用GraphPadPrism绘制ROC曲线
科研绘图：如何用GraphPadPrism绘制ROC曲线1什么是ROC曲线①基本概念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）。
ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰），也就是信号检测理论，后面广泛应用于医学、无线电、生物学、犯罪心理学领域中，而且最近在机器学习（machine learning）和数据挖掘（data mining）领域也得到了很好的发展。
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，反映了敏感性与特异性之间关系。
②理解ROC曲线针对一个二分类问题，我们将实例分成正类/阳性（positive）和负类/阴性（negative）两种。
在实际分类中，会出现四种情况。
如果一个实例是阳性并且也被预测为阳性，即为真阳性（true positive，TP），如果实例为阴性被预测为阳性，称之为假阴性（false negative，FN）；相应的，如果实例是阴性被预测为阴性，称之为真阴性（true negative，TN），如果实例为阴性被预测为阳性，称之为假阳性（false positive，FP）。
ROC曲线以假阳性率（False positive rate，FPR）即“1-特异度（1-Specificity）”为横坐标，真阳性率（True positive rate，TPR）即“灵敏度（Sensitivity）”为纵坐标，其中：在ROC曲线中，FPR越大，预测阳性中实际阴性越多，TPR越大，预测阳性类别中实际阳性越多。
理想状态下，TPR应该接近1，FPR应该接近0，因此ROC曲线越靠拢（0，1）点，越偏离45度对角线越好，特异度、灵敏度越大效果越好。
ROC绘制工具介绍
ROC绘制工具介绍关于ROC曲线，在STATQUEST系列当中讲得十分的明白。
所以如果不是很清楚ROC以及曲线下面积(AUC)的介绍的话，可以看一下下面的这个视频PS: B站之前是有关于这个STATQUEST所有视频的搬运的。
但是不清楚后来作者都删除了。
所以以下是简单的搬运，感兴趣的可以去想办法去看所有的视频。
作者讲的很好的。
以上就是作者对于ROC以及AUC的基本的讲解。
对于我们而言，主要还是要了解ROC能干嘛。
基本的来说，ROC曲线主要是两个方面的作用1.比较不同诊断方式(模型)之间的好坏：例如在进行一个疾病诊断模型构建的时候，我们会得到多个诊断的模型，比如A+B的诊断模型以及B+C的诊断模型。
那么怎么评价两者的好坏的。
这个时候就可以使用两者的ROC曲线，然后比较他们的曲线下面积(AUC)就可以2.对一个连续性变量进行分类变量的划分：在进行数据类型转换的时候，我们经常需要把一个连续性变量(比如年龄)变成一个二分类的变量(比如分成 > 30岁和 <=30岁)。
这种年龄的划分，不可能是随便划分。
我们需要确定怎么划分对于结果是有意义的才行。
这个时候就可以使用ROC曲线，来进行划分，我们可以寻找在ROC曲线当中灵敏度和特异度综合起来最好的地方来当作我们划分的cutoff值。
好啦，上面啰嗦了那么多，想必大家应该已经对ROC曲线有了系统的了解，有关ROC的讲解就先介绍到这里。
下面给大家介绍一个在线检验诊断效能的工具：ROC Plotter（/site/index）。
该工具利用乳腺癌、卵巢癌及胶质母细胞瘤患者的转录组水平数据同时也支持上传自己的数据进行绘制，将基因表达与治疗效应联系起来。
ROC Plotter 是第一个用于预测生物标志物的在线转录组水平验证工具。
根据官网地址，主页面如下。
目前仅支持乳腺癌、卵巢癌及胶质母细胞瘤3种癌症类型的在线分析。
但提供用户数据上传功能，进行在线分析，类似于SPSS。
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专题2：线性判别分析、诊断的敏感度、特异度及ROC曲线的绘制
一、判别分析
判别分析是利用已知类别的样本建立判别模型，对未知类别的样本判别的一种统计方法。
进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。
判别分析从中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，使得利用推导出的判别函数对观测量判别其所属类别时的错判率最小。
判别函数一般形式是：Y = a1X1+a2X2+a3X3．．．+a n X n
其中: Y 为判别分数(判别值)；X1，X2，X3：⋯X n 为反映研究对象特征的变量，a1、a2、
a3⋯a n 为各变量的系数，也称判别系数。
SPSS 对于分为m类的研究对象，建立m-1个线性判别函数。
对于每个个体进行判别时，把测试的各变量值代入判别函数，得出判别分数，从而确定该个体属于哪一类。
或者计算属于各类的概率，从而判断该个体属于哪—类。
例如：脂肪肝与健康人的判别分析
SPSS中的操作：分析——分类——判别，在判别分析对话框中将是否患有脂肪肝选入“分类变量”点击定义范围最小值输入0，最大值输入1。
之后将所有质量数变量选入“自变量”，选择“使用步进方法进入”（根据自变量对判别贡献的大小进行逐步选择）点击“分类”按钮，在输出选择“不考虑该个案的分类”进行互交式检验。
点击“保存”按钮，选择“判别得分”,方可画出ROC曲线。
其他选项默认即可。
输出结果如下：
输入的/删除的变量a,b,c,d
步骤
输入的Wilks 的Lambda
统计量
精确 F
统计量df1 df2 Sig.
1 v55 .935 1 1 896.000 62.707 1 896.000 .000
2 v59 .898 2 1 896.000 51.005 2 895.000 .000
3 v42 .862 3 1 896.000 47.685 3 894.000 .000
4 v33 .844 4 1 896.000 41.144 4 893.000 .000
5 v89 .827 5 1 896.000 37.440 5 892.000 .000
6 v11
7 .819 6 1 896.000 32.81
8 6 891.000 .000
7 v86 .811 7 1 896.000 29.707 7 890.000 .000
8 v112 .806 8 1 896.000 26.819 8 889.000 .000
9 v23 .802 9 1 896.000 24.419 9 888.000 .000 在每个步骤中，输入了最小化整体Wilk 的Lambda 的变量。
a. 步骤的最大数目是200。
b. 要输入的最小偏F 是3.84。
c. 要删除的最大偏F 是2.71。
d. F 级、容差或VIN 不足以进行进一步计算。
标准化的典型判别式函数系数
函数
1
v23 .159
v33 -.359
v42 .439
v55 .601
v59 -.474
v86 .227
v89 .314
v112 -.185
v117 .230
分类结果b,c
是否患有脂肪肝预测组成员
0 1
合计
初始计数0 306 119 425
1 170 303 473
% 0 72.0 28.0 100.0
1 35.9 64.1 100.0 交叉验证a计数0 304 121 425
1 174 299 473
% 0 71.5 28.5 100.0
1 36.8 63.
2 100.0
a. 仅对分析中的案例进行交叉验证。
在交叉验证中，每个案例都是按照从该案例以外的所有其他案例派生的函数来分类的。
b. 已对初始分组案例中的 67.8% 个进行了正确分类。
c. 已对交叉验证分组案例中的 67.1% 个进行了正确分类。
二、敏感度与特异度
敏感度和特异度是用来说明诊断性试验准确性的两个常用指标。
诊断性试验的敏感度越高，漏诊率越低。
特异性高的诊断性试验的阳性结果对诊断更有意义。
特异度越高，误诊的比例越低。
敏感度(sensitivity)又称真阳性率，即实际有病而按该筛检实验的标准被正确判断为有病的百分比。
它反映筛检实验发现病人的能力。
特异度(specificity)又称真阴性率，即实际无病按该诊断标准被正确地判断为无病的百分比。
它反映筛检实验确定非病人的能力。
阳性预测值(Positive Predictive Value,PPV)指筛检实验阳性者不患目标疾病的可能性。
阴性预测值(Negative Predictive Value,NPV)指筛检实验阴性者患目标疾病的可能性。
预测
1 0 合计
实际 1 True Positive(TP) False Negative(FN) Actual Positive(TP+FN)
0 Fasle Positive(FP) True Negative(TN) Actual Negative(FP+TN) 合计Predicted Positive(TP+FP) Predicted Negative (FN+TN) TP+FP+FN+TN
呼气测试结果
脂肪肝健康合计
B超结果脂肪肝331 142 473 Sensitivity=TP/(TP+FN)
=70%
健康100 325 425 Specificity=TN/(FP+TN)
=76%
合计431 467 898
PPV=TP/(TP+FP)
=77%
NPV=TN/(FN+TN)
=70%
以上结果来自于线性判别分析
三、ROC曲线
ROC曲线指受试者工作特征曲线(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。
Youden指数则为灵敏度与特异度两者之和减一。
AUC(Area under the curv)曲线下方的面积，AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。
ROC曲线的做法
SPSS中：分析——ROC曲线图——将判别得分选入检验变量，后将“是否患有脂肪肝”作为状态变量，将状态值选为1.其他默认即可。
输出结果如下
曲线下的面积
检验结果变量:用于分析 1 的来自函数 1 的判别得分
面积
.762
检验结果变量:用于分析 1 的来自函数 1 的判别得分在正的和负的实际状态组之间至少有一个结。
统计量可能会出现偏差。