AUC药时曲线下面积计算方法
auc计算方法(一)
auc计算方法(一)AUC计算方法AUC（Area Under Curve）是一种常用的评估分类模型性能的指标，广泛应用于机器学习和数据挖掘领域。
本文将详细介绍各种方法用于计算AUC的相关算法。
1. ROC曲线简介ROC曲线是分类模型性能评估中常用的工具之一。
ROC曲线横轴为False Positive Rate（FPR），纵轴为True Positive Rate（TPR）。
在二分类问题中，每个样本被模型划分为“正例”或“负例”。
ROC曲线通过改变分类模型的阈值，计算出一系列不同的FPR和TPR值。
ROC曲线越接近左上角，则模型性能越好。
2. AUC定义AUC即ROC曲线下的面积，取值范围为0到1。
AUC为1表示分类模型完美预测，AUC为则表示分类模型与随机预测效果相当。
3. AUC计算方法Trapezoidal RuleTrapezoidal Rule是一种简单直观的AUC计算方法。
该方法将ROC曲线近似为一系列的梯形，计算每个梯形的面积之和。
具体步骤如下：1.将样本按照预测得分（概率值）从大到小排序；2.从最小的预测得分开始，依次计算每个梯形的面积；3.对每个梯形的面积进行累加，得到最终的AUC值。
Trapezoidal Rule方法简单易懂，计算速度快，但可能对ROC曲线的细节变化较敏感。
Mann-Whitney U统计量Mann-Whitney U统计量是一种非参数统计方法，可用于计算AUC。
该方法将正例和负例中的任意两个样本进行比较，统计正例得分高于负例得分的概率。
具体步骤如下：1.选择一个正例样本和一个负例样本；2.计算正例得分高于负例得分的概率；3.将所有正例负例样本的概率进行累加，并取平均；4.将结果转化为AUC值（乘以2-1）。
Mann-Whitney U统计量方法适用于正例和负例样本数不平衡的情况，并且对于异常值也具有较好的鲁棒性。
DeLong方法DeLong方法是一种基于假设检验的AUC计算方法，能够检测两个ROC曲线之间的差异。
PK基础参数浓度AUC=曲线下面积=药物暴露的时间
制定I期临床研究方案经常遇到的问题
起始剂量：来自动物实验未观察到不良反应的 剂量〔 ()〕换算成人体剂量后的一个分量 （ ）。
21
I期研究起始剂量的确定
确定起始剂量的原则：安全、科学 确定起始剂量参考的文献：
(, )
对于I期临床研究提出了人体等效剂量 ( )的概念， 从动物实验数据推算可能产生等价药效的人体剂量。
消除
毒性
11
基础
代谢
肝代谢，还有肠、肺、血液… 代谢 = 酶类 抑制、诱导、互动 基因、年龄、环境的影响 区域内和区域间的个别差异性
冬夏食物不 同诱导可能 不同
CYP3A 43%
P450所涉及的药物代谢%
CYP2C9 10%
CYP1A2 CYP2
6%
E1
5%
消除
CYP2A6 2% CYP2C19 4%
5*0.162=0.811。
引自：
24
举例：抗肿瘤药物的起始剂量确定
多数抗肿瘤药物的治疗指数很窄，较高的 起始剂量可能导致出现严重毒性，甚至患者死 亡，从而使得原本具有很好潜力的有效药物不 能得以继续研发。另一方面，如果选择过低的 起始剂量，那么就有可能使得试验周期延长， 造成资源浪费，而且从伦理学角度考虑，不应 使过多患者暴露在无效剂量下。因此，起始剂 量的选择应当综合非临床药效、毒理和药代动 力学/毒代动力学的研究结果综合考虑。
抗肿瘤药物临床试验技术指导原则（第二稿） 二〇〇七年三月 尚未颁布 28
举例：抗肿瘤药的剂量递增
有些非细胞毒类药物的毒性很小，可能不 能观察到明显的。但即使药物活性的靶点已经 饱和或在没有显著毒性的时候就观察到了明显 疗效，也仍然建议研究更高的剂量，以便更好 的明确化合物的安全性。如果剂量递增到观察 到疗效后，继续增加剂量并没有看到疗效的增 加，而毒性增加明显，则应选择较低的剂量进 行下一步的研究。
卡铂按AUC给药的计算方法
卡铂按AUC给药的计算方法：卡铂（Carboplatin ）的剂量限制毒性主要是骨髓抑制，其血小板减少较粒细胞减少更为严重。
卡铂无明显肾毒性，但治疗前肾功能状况却能显著影响卡铂所致血小板减少的程度。
动物实验表明，卡铂的肾脏清除完全由肾小球滤过而完成，无肾小管的参与，胆汁排泄低于2%。
早期研究注意到，治疗前肾小球滤过率（glomerular filtration rate ，GFR ）低下者血小板减少较普遍，因此研究者曾推荐按照GFR调整卡铂剂量。
1984年Egorin等提出，静脉给卡铂后，血小板最低值与游离卡铂AUC （曲线下面积）相关。
Calvert 等也认为，主要根据GFR在60〜100ml/min时确立的单药卡铂剂量400mg/m2，对于高GFR者并不适合。
因此，根据GFR的变量改变影响游离卡铂AUC与所给剂量的线性关系，提岀了卡铂按AUC给药的计算方法。
这样计算岀的卡铂剂量，可取得最大疗效并避免不可耐受的毒性。
主要是根据Calvert公式进行。
首先确定以下条件：性别、年龄、体重、血清肌酐和AUC，代入公式，即可算岀卡铂应使用的剂量。
1、C alvert公式：卡铂剂量（mg）=所设定的AUC （mg/ml/min ）x [肌酐清除率（ml/min ）+25 ]2、由于肌酐清除率检测复杂，不常进行此项检查，但可以通过血清肌酐（Serum Creatinine ）来计算肌酐清除率。
请注意：男性与女性肌酐清除率的计算方法有所不同。
男性肌酐清除率（ml/min ） = {[ 140 —年龄（岁）]x体重（Kg ）X1.23 } 血清肌酐（^ol/L ）女性肌酐清除率（ml/min ）=男性肌酐清除率（ml/min ）X0.853、AUC （mg/ml/min ）取值：常取5〜7，我们常取5。
精选范本。
科研数据处理教程002_计算AUC曲线下面积
本讲的相关配置
• 操作系统和配色方案：WIN7 Home Basic • 屏幕分辨率：1024×768 • 数据处理软件
– Microsoft Office Excel 2010 – IBM SPSS Statistics 19 – GraphPad Prism 5 – Origin 8.5.1
【问题1】药时曲线的AUC计算
• 药物浓度-时间曲线（药时曲线） • Concentration-Time Curve (C-T curve) • 曲线下面积(Area Under Curve, AUC)
Conc(ng/ml) Conc(ng/ml)
Conc-Time Curve
100
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40
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Time(h)
推荐软件：GraphPad 备选软件：Excel，Origin
梯形法计算曲线下面积
Conc(ng/ml)
100
梯形面积=(上底+下底)×高÷2
80
Area=(y2+y1)×(x2-x1)÷2
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(x1,y1)
20
(x2,y2)
0
0
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Time(h)
实例演示
1. 使用GraphPad计算药时曲线的AUC。(推荐)
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Time(h)
Conc-Time Curve
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AUC=???
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Time(h)
【相关关键词】
excel药物auc计算公式
Excel药物AUC计算公式1. 什么是AUC？AUC是药物体内暴露面积（area under the curve）的缩写，用来衡量药物在体内的浓度随时间的变化情况。
AUC值可以反映出药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄等过程，是评价药物药代动力学特征的重要参数之一。
2. AUC的计算方法AUC的计算方法多种多样，一般来说可以通过药物浓度-时间曲线在一定时间范围内的积分来得到。
而在实际应用中，常常会用到Excel来进行AUC的计算。
3. Excel药物AUC计算公式的编写Excel是一款功能强大的电子表格软件，通过利用Excel的公式功能，可以方便快捷地进行AUC的计算。
下面我们将介绍一种常用的Excel 药物AUC计算公式的编写方法。
（1）数据准备需要准备好药物浓度-时间曲线的数据。
一般来说，药物在不同时间点的浓度数据会被记录下来，可以将这些数据整理成一个表格，方便后续的计算。
（2）计算时间间隔在计算AUC时，需要知道每个时间点之间的时间间隔。
在Excel中，可以通过以下公式来计算时间间隔：时间间隔 = 当前时间点 - 上一个时间点（3）计算面积在得到时间间隔的数据之后，就可以通过梯形法则来计算AUC了。
在Excel中，可以通过以下公式来计算AUC的近似值：AUC ≈ 0.5*(C1 + C2)*(t2 - t1) + 0.5*(C2 + C3)*(t3 - t2) + ...其中，C1、C2、C3等代表相邻时间点的药物浓度，t1、t2、t3等代表相邻时间点的时间。
（4）利用Excel公式进行计算在Excel中，可以使用SUMPRODUCT函数来计算AUC的近似值。
具体来说，可以将药物浓度和时间间隔分别作为两个数组输入到SUMPRODUCT函数中，即可得到AUC的近似值。
4. 效果验证在完成AUC的计算之后，可以通过与其他方法得到的AUC值进行比较，来验证Excel药物AUC计算公式的准确性和有效性。
卡铂按AUC给药的计算方法
卡铂按AUC给药的计算方法：卡铂（Carboplatin）的剂量限制毒性主要是骨髓抑制，其血小板减少较粒细胞减少更为严重。
卡铂无明显肾毒性，但治疗前肾功能状况却能显著影响卡铂所致血小板减少的程度。
动物实验表明，卡铂的肾脏清除完全由肾小球滤过而完成，无肾小管的参与，胆汁排泄低于2%。
早期研究注意到，治疗前肾小球滤过率（glomerular filtration rate，GFR）低下者血小板减少较普遍，因此研究者曾推荐按照GFR调整卡铂剂量。
1984年Egorin等提出，静脉给卡铂后，血小板最低值与游离卡铂AUC（曲线下面积）相关。
Calvert 等也认为，主要根据GFR在60～100ml/min时确立的单药卡铂剂量400mg/m2，对于高GFR者并不适合。
因此，根据GFR的变量改变影响游离卡铂AUC与所给剂量的线性关系，提出了卡铂按AUC给药的计算方法。
这样计算出的卡铂剂量，可取得最大疗效并避免不可耐受的毒性。
主要是根据Calvert公式进行。
首先确定以下条件：性别、年龄、体重、血清肌酐和AUC，代入公式，即可算出卡铂应使用的剂量。
1、Calvert公式：卡铂剂量（mg）=所设定的AUC（mg/ml/min）×［肌酐清除率（ml/min）+25］2、由于肌酐清除率检测复杂，不常进行此项检查，但可以通过血清肌酐（Serum Creatinine）来计算肌酐清除率。
请注意：男性与女性肌酐清除率的计算方法有所不同。
男性肌酐清除率（ml/min）＝｛［140－年龄（岁）］×体重（Kg）×1.23｝÷血清肌酐（µmol/L）女性肌酐清除率（ml/min）＝男性肌酐清除率（ml/min）×0.853、AUC（mg/ml/min）取值：常取5～7，我们常取5。
AUC计算方法总结
AUC 的计算方法总结（转载）前面的一个帖子中谈到了在决策树模型下计算AUC 的问题，主要是讨论如何用决策树得到test samples 的更为合理的rank。
但是，关于怎么计算AUC 却没有详细说明。
本文试图总结和理清楚AUC计算这个问题，这么做，除了因为AUC 本身比较常用和重要以外，还有以下两个方面的原因：a. 有些做machine learning 的同行，没有仔细的搞清楚AUC 到底是怎么回事。
就写文章(竟然发表在KDD 上……)告诉读者他们是多么麻烦的计算AUC！b. 我们实验室在研究过程中，也实际的需要计算AUC。
一开始的时候，我在这个问题的认识上也经历了一段模糊期。
所以，我想写这篇帖子还是会有些价值的。
让我们从头说起，首先AUC 是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。
这样的标准其实有很多，例如：大约10 年前在machine learning 文献中一统天下的标准：分类精度；在信息检索(IR)领域中常用的recall 和precision，等等。
其实，度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求，同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识，而不同时期流行的度量则反映了人们认识事物的深度的变化。
近年来，随着machine learning 的相关技术从实验室走向实际应用，一些实际的问题对度量标准提出了新的需求。
特别的，现实中样本在不同类别上的不均衡分布(class distribution imbalance problem)。
使得accuracy 这样的传统的度量标准不能恰当的反应分类器的performance。
举个例子：测试样本中有A 类样本90 个，B 类样本10 个。
分类器C1 把所有的测试样本都分成了A 类，分类器C2 把A 类的90 个样本分对了70 个，B 类的10 个样本分对了5 个。
则C1 的分类精度为90%，C2 的分类精度为75%。
但是，显然C2 更有用些。
科研数据处理002_计算AUC曲线下面积
Angle
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100 80
梯形面积=(上底+下底)×高÷2
Area=(y2+y1)×(x2-x1)÷2
Conc(ng/ml)
60 40
(x1,y1)
20 0 0 20 40 60
(x2,y2)
Time(h)
实例演示
1. 使用GraphPad计算药时曲线的AUC。(推荐)
2. 使用Excel计算药时曲线的AUC。 3. 使用Origin计算药时曲线的AUC。
【问题1】药时曲线的AUC计算
• 药物浓度-时间曲线（药时曲线） • Concentration-Time Curve (C-T curve) • 曲线下面积(Area Under Curve, AUC)
Conc-Time Curve
100 80 100 80
Conc-Time Curve
Conc(ng/ml)
AUC的其他用途
1. 高效液相色谱的峰面积→计算浓度 2. X射线衍射用峰面积→计算结晶度 • 推荐使用仪器自带的软件来完成计算，有 更多专业的参数可以设定。其原理大多都 是梯形法。 XRD of Sample1
2000
Counts per sec
1500 1000 500 0 0 10 20 30 40 50
科研数据处理002_计算AUC曲线下面积
二、曲线下面积AUC——拓展
auc的快速计算方式
auc的快速计算方式AUC（Area Under the Curve）是一种常用的评估分类模型性能的指标，常用于评估二分类模型，如逻辑回归、支持向量机等。
AUC 的计算通常涉及ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）。
在本文中，我们将介绍一种快速计算AUC的方法。
**1. 什么是AUC？**AUC是ROC曲线下面积的度量，表示了模型在不同阈值下，将正样本排在负样本前面的能力。
AUC的取值范围在0到1之间，值越大表示模型的性能越好。
**2. 如何计算AUC？**传统的计算AUC的方法是通过绘制ROC曲线并计算曲线下面积来得到。
但是，这种方法需要绘制曲线并计算面积，比较繁琐。
我们介绍一种更快速的计算AUC的方法，即直接利用正负样本对之间的关系来计算AUC。
**3. 快速计算AUC的方法**假设我们有N个正样本和M个负样本，预测结果的分数分别为s1, s2, ..., sN和t1, t2, ..., tM。
我们按照分数从高到低的顺序对样本进行排序，得到一个排序后的样本列表。
现在我们从头到尾遍历这个样本列表，对于每个样本，如果是正样本，则计数器加上负样本的数量，如果是负样本，则计数器不变。
最后，我们将计数器的值除以正样本的数量乘以负样本的数量，就得到了AUC的值。
这种方法的原理是，对于每个正样本，它在排序后的列表中的位置就代表了它被正确分类的概率。
而计数器的值则代表了所有正样本被正确分类的概率。
**4. 示例**为了更好地理解快速计算AUC的方法，我们举一个简单的例子。
假设我们有5个正样本和3个负样本，它们的分数分别为[0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4]和[0.3, 0.2, 0.1]。
按照分数从高到低的顺序排序后的列表为[0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]。
我们从头到尾遍历这个列表，遇到正样本就将计数器加上负样本的数量。
浓度时间曲线下面积
浓度时间曲线下面积浓度时间曲线下面积（AreaUnderCurve,AUC）是一种基于反应的技术，它可以提供对化学反应的深入了解。
浓度时间曲线下面积可以为分析师提供很多有价值的信息，可以用来评估实验的效率、估算反应的速率常数或反应完成的总时间。
它也可以用来评估不同缓冲溶液的行为，以及它们对反应产物的影响。
浓度时间曲线可以分为前向反应和反向反应。
在前向反应中，反应物的浓度会随着反应的进行而减少，而产物的浓度会随着反应的进行而增加；而在反向反应中，正好相反，反应物的浓度会随着反应的进行而增加，而产物的浓度会随着反应的进行而减少。
浓度时间曲线下面积被证明是有用的，它可以用来定量描述反应的过程，并为后续研究提供信息和参考。
它能够帮助分析师监测反应进程，同时，它也可以帮助实验室主任指导新学生熟悉老师实验室和其他装置中的反应机理。
浓度时间曲线下面积的计算可以通过多种方法完成。
其中最常用的方法之一是通过微分方程，其中反应物的浓度会随着时间的推移而减少，产物的浓度会随着时间的推移而增加。
不同的微分方程可以用来描述不同反应类型的浓度时间曲线。
另外，还可以使用积分方程计算浓度时间曲线下面积。
除了上述两种常用的方法外，还可以使用计算机程序来计算浓度时间曲线下面积。
一些软件可以捕捉体外实验的数据，并在用户定义的曲线上可视化显示出来，以便轻松计算浓度时间曲线下面积。
微分和积分方法可以用来准确的计算浓度时间曲线下面积，但它们仍然局限于描述特定反应类型的浓度时间曲线。
因此，在某些情况下，要计算浓度时间曲线下面积，需要对实验过程进行模拟，这样才能更好地描述复杂的化学反应过程。
通过模拟，可以了解现实世界中的反应机理，更有效的推断实验结果并得出准确的结论。
此外，模拟还可以进一步用来探索新的反应路径，以求最佳化反应条件，并最大限度地减少实验中出现的问题。
总之，浓度时间曲线下面积是一种有价值的技术，可以用来评估化学反应的过程，估计反应的速率常数，并帮助分析师探索反应机理。
药-时曲线下面积的数值计算方法
药时曲线下面积(AUC)是坐标轴与药时曲线围成的面积，反映药物进入体循环的相对量。
血药浓度曲线对时间轴所包围的面积。
该参数是评价药物吸收程度的重要指标，反映药物在体内的暴露特性。
由于药动学研究中血药浓度只能观察至某时间点t，因此AUC有两种表示方式: AUC(0-t)和AUC(0-∞)，前者根据梯形面积法得到，后者计算式: AUC(0-∞) = AUC(0-t) + 末端点浓度/末端消除速率。
血药浓度-时间曲线，简称为药-时曲线，指血药浓度随时间变化的动态过程。
以血药浓度为纵坐标，以时间为横坐标绘制的曲线。
auc 葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积
在医学和生物医学研究领域中，AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积是一个重要的参数，用于评估葡萄糖耐量和胰岛功能。
本文将从不同的角度对AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积进行深入探讨，并共享个人观点和理解。
1. AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积的定义AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积是指葡萄糖曲线下的面积，即葡萄糖浓度随时间变化的曲线下方的总面积。
通常用于评价口服葡萄糖耐量试验（OGTT）或者胰岛素释放试验中的胰岛功能和葡萄糖代谢状态。
2. AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积在临床应用中的意义AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积反映了机体对葡萄糖的耐受能力和胰岛功能的状态，对于早期发现糖尿病、胰岛功能异常、胰岛素抵抗等具有重要的临床意义。
通过计算AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积，可以及时发现潜在的代谢异常，为早期干预和治疗提供依据。
3. 如何计算AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积的计算通常使用梯形法则或者辛普森法则来进行数值积分。
在口服葡萄糖耐量试验中，通过定时采血并测量葡萄糖浓度，可以得到葡萄糖曲线下的面积。
而在胰岛素释放试验中，还需要考虑胰岛素水平对葡萄糖曲线的影响，从而更准确地评估胰岛功能。
4. 我对AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积的个人观点和理解AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积作为评价葡萄糖代谢和胰岛功能的重要指标，对于预防和治疗糖尿病等代谢性疾病具有重要的意义。
在临床实践中，通过对AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积进行评估，可以及时发现代谢异常，为个体化的干预和治疗提供有力支持。
5. 总结和回顾AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积是一个重要的生物学参数，用于评估葡萄糖代谢状态和胰岛功能。
通过深入了解AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积的意义、计算方法和临床应用，可以更好地认识和理解糖尿病等代谢性疾病的发生机制和干预策略。
结论在医学研究和临床实践中，重视AUC葡萄糖曲线下的总葡萄糖面积的评估和应用，有助于及时发现和干预代谢异常，为预防和治疗糖尿病等代谢性疾病提供更有力的支持。
AUC及其计算
AUC及其计算概念AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的⾯积，显然这个⾯积的数值不会⼤于1。
⼜由于ROC曲线⼀般都处于y=x这条直线的上⽅，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。
AUC越接近1.0，检测⽅法真实性越⾼;等于0.5时，则真实性最低，⽆应⽤价值. AUC:（ROC曲线下⽅的⾯积⼤⼩）参考：含义理解⼆： AUC（are under curve)是⼀个模型的评价指标，⽤于分类任务。
那么这个指标代表什么呢？这个指标想表达的含义，简单来说其实就是随机抽出⼀对样本（⼀个正样本，⼀个负样本），然后⽤训练得到的分类器来对这两个样本进⾏预测，预测得到正样本的概率⼤于负样本概率的概率。
AUC的计算⽅法⽅法⼀：定义计算 -> 计算⾯积 -> 不好实现⽅法⼆：从概率的⾓度进⾏实现有如下公式：公式解释：⾸先对score从⼤到⼩排序，然后令最⼤score对应的sample 的rank为n，第⼆⼤score对应sample的rank为n-1，以此类推。
然后把所有的正类样本的rank相加，再减去M-1种两个正样本组合的情况。
得到的就是所有的样本中有多少对正类样本的score⼤于负类样本的score。
然后再除以M×N代码实现：import numpy as npdef calculate_auc(y, p):'''y: 真实Label的向量 ndarrayp: 预测为正例的概率的向量 ndarray'''# 保证相同概率的0排在1前⾯tmp = np.array(sorted(zip(y, p), key=lambda x:(x[1], -x[0]), reverse=True))neg = 0pos = 0for i in y:if i == 0:neg += 1elif i == 1:pos += 1loss = 0neglst = np.array([])for i in range(len(tmp)):if tmp[i][0] == 1:loss += np.sum(neglst == tmp[i][1]) / 2 + np.sum(neglst != tmp[i][1])else:neglst = np.append(neglst, tmp[i][1])return 1 - loss / (neg*pos)时间匆匆，简单记录~。
AUC（ROC曲线下方的面积大小）
AUC（ROC曲线下⽅的⾯积⼤⼩）AUC（Area Under Curve）被定义为下与围成的，显然这个⾯积的数值不会⼤于1。
⼜由于⼀般都处于y=x这条直线的上⽅，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。
AUC越接近1.0，检测⽅法真实性越⾼;等于0.5时，则真实性最低，⽆应⽤价值。
AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的。
我们往往使⽤AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候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，全称为（receiver operating characteristic curve），它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（敏感性）为纵坐标，假阳性率（1-特异性）为横坐标绘制的。
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。
[1]简介ROC（receiver operating characteristic curve）接收者操作特征曲线，是由⼆战中的电⼦⼯程师和雷达⼯程师发明⽤来侦测战场上敌军载具（飞机、船舰）的指标，属于信号检测理论。
ROC曲线的横坐标是伪阳性率（也叫假正类率，False Positive Rate），纵坐标是真阳性率（真正类率，True Positive Rate），相应的还有真阴性率（真负类率，True Negative Rate）和伪阴性率（假负类率，False Negative Rate）。
这四类指标的计算⽅法如下：（1）伪阳性率（）：判定为正例却不是真正例的概率，即真负例中判为正例的概率（2）真阳性率（）：判定为正例也是真正例的概率，即真正例中判为正例的概率（也即正例召回率）（3）伪阴性率（）：判定为负例却不是真负例的概率，即真正例中判为负例的概率。
（4）真阴性率（）：判定为负例也是真负例的概率，即真负例中判为负例的概率。
auc 指标
auc 指标AUC指标：衡量分类器优劣的重要指标分类问题是机器学习中一个重要的任务，其常用的性能评估指标之一就是AUC（Area Under the Curve）。
AUC是Receiver Operating Characteristic Curve（ROC曲线）下的面积，是衡量分类器优劣的重要指标。
本文将从概念、应用、计算方法等方面阐述AUC指标。
一、概念首先介绍ROC曲线，ROC曲线是表示给定分类器在不同阈值下，真阳率（True Positive Rate)和假阳率（False Positive Rate）之间的变化关系的图像。
其中，真阳率是分类器将正样本正确地判断为正样本的比例，假阳率是分类器将负样本错误地判断为正样本的比例。
举个例子，比如有100万篇文章，其中10篇是涉及违法的，进行人工分类时发现这10篇全部是涉及违法的，但是还有其他100篇被分类器错误地分成了涉及违法的文章，那么真阳率就是100%，假阳率就是0.01。
AUC指标就是ROC曲线下方的面积，其取值范围为0.5-1，值越大，表示分类器的性能越好。
当AUC为0.5时，表示分类器的判别能力为随机猜测，当AUC为1时，表示分类器的判别能力完美。
二、应用AUC指标在分类问题中有着广泛的应用，其中最为常见的是二分类问题。
在二分类问题中，分类器将样本分为正样本和负样本，往往需要设置一个阈值以确定样本的类别。
很多时候，分类器的阈值并不是固定不变的，不同的阈值会影响真阳率和假阳率的比例，进而影响AUC的值。
一个好的分类器应该能够在不同阈值下有很好的表现，AUC能够比较客观地反映出分类器的性能。
AUC指标在医学领域广泛应用，比如癌症病患的预测、药物的筛选等。
在银行信用评级方面，AUC指标也起到了重要的作用。
通过AUC指标能够有效地衡量用户申请贷款的真实违约情况，有效预测违约风险。
三、计算方法计算AUC指标的方法很多，这里简要介绍一下最常用的方法。
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例如对原发病灶不明的转移癌推荐的一线化疗方案是TAX+CBP+VP16
TAX 200mg/㎡,静脉滴注，d1
CBP AUC6 ,静脉滴注，d1
VP16 50mg与100mg交替，口服，d1-10
患者年龄：61岁 ； 性别 ：男 ；体重：55KG； 肌酐（μmol/L）：60
男性肌酐清除率CCr(ml/min)={[(140-年龄)*Wt(kg)]/[7.2*肌酐（μmol/L）]}*0.113
女性肌酐清除率=0.85*男性CCrபைடு நூலகம்
卡铂剂量（mg）=AUC(mg/ml.min)[CCr(ml/min)+25]
肌酐（μmol/L）=肌酐（mg/ml）*88.4 或肌酐（mg/L）*8.84
肌酐清除率CCr(ml/min)={[(140-年龄)*Wt(kg)]/[7.2*肌酐（μmol/L）]}*0.113 =89.0725
卡铂剂量（mg）=AUC(mg/ml.min)[CCr(ml/min)+25]= 684mg
体表面积S=1.6㎡
药时曲线下面积（AUC）代表药物的生物利用度（药物在人体中被吸收利用的程度），AUC大则生物利用度高，反之则低。
AUC药时曲线下面积计算方法
卡铂剂量限制性毒性是骨髓抑制，其血小板减少明显重于粒细胞。治疗前肾小球滤过率（Glomerularfiltration rate,GRF）低者，血小板减少比较普遍。静脉给药后，血小板最低值与游离卡铂AUC(曲线下面积)相关。