ROC曲线下面积
ROC曲线下面积估计的参数法与非参数法的应用研究_宋花玲
726第二军医大学学报Acad J Sec M il M ed U niv2006Jul;27(7)专题报道ROC 曲线下面积估计的参数法与非参数法的应用研究宋花玲1,贺 佳2*,黄品贤1,李素云3(1.上海中医药大学预防教研室,上海201203;2.第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室,上海200433;3.上海中医药大学病理学教研室,上海201203)[摘要]目的:阐明ROC 曲线下面积估计的参数法和非参数法并进行比较,为其在诊断试验评价中的应用提供依据。
方法:用双正态模型的参数法和M annW itney 统计量的非参数法估计ROC 曲线下面积,并以其在肺癌诊断试验准确度评价中的应用来具体说明。
结果:非参数法估计的肺癌两个标志物Cyfr a21 1和CEA 的ROC 曲线下面积分别为0.77、0.87,参数法估计的面积分别为0.78、0.87,表明在样本量较大时参数法和非参数法估计的R OC 曲线下面积近似相等。
结论:样本量较小时可选择非参数法估计RO C 曲线下面积,样本量较大时可根据实际情况选择参数法或非参数法。
[关键词] ROC 曲线下面积;参数法;非参数法[中图分类号] R 195.1 [文献标识码] A [文章编号] 0258 879X(2006)07 0726 03Application of parametric method and non parametric method in estimation of area under ROC curveSO N G H ua ling 1,HE Jia 2*,HU AN G Pin x ian 1,LI Su y un 3(1.Department of P reventiv e M edicine,Shang hai U niv ersity of T raditional Chinese M edicine,Shanghai 201203,China; 2.Depar tment o f H ealth Statistics,F aculty of H ealth Ser vices,Second M ilitar y M edical U niv ersity ,Shang hai 200433; 3.Department o f Pat ho lo gy ,Shanghai U niversity of T raditio na l Chinese M edi cine,Shanghai 201203)[ABSTRACT] Objective:T o elucidate and co mpar e the par amet ric method and non parametr ic met ho d in estimatio n o f t he area under RO C curv e,so as to pr ovide a basis fo r their applicatio n in diag no sis assessment.Methods:T he ar eas under RO C curv es wer e estimated by parametr ic method of fitting binomial mo del and by non par ametric method of M ann W itney statist ics.T he met ho d w as employed in the diag nostic tests of lung cancer.Results:By non par ametric methods,the areas under ROC curv es of Cyfr a21 1and CEA wer e respectiv ely 0.77and 0.87in the lung cancer diag no st ic tests;by par ametric metho ds,they w ere 0.78and 0.87,respect ively.It was indicated that w hen the sample size was larg e,the v alues o f a reas under R OC Cur ves w ere similar between par ametric method and non parametr ic metho d.C onclusion:No n paramet ric method sho uld be used to evaluate the ar ea under RO C curv e if the sample size is small,and for larg e sample size,the par ametric method o r no nparametr ic met ho d should be cho sen according to the actual situation.[KEY WORDS] ar ea under RO C curv e;parametr ic metho d;no n par amet ric method[A cad J Sec M il M ed U niv,2006,27(7):726 728][作者简介] 宋花玲,讲师,硕士.*Corres ponding author.E mail:h ejia@一项新的诊断试验的诊断性能如何,它能否替代旧的诊断试验,这在很大程度上依赖于新的诊断试验的准确度大小。
R语言ROC曲线截断值、特异性、敏感性和曲线下面积AUC值的计算和显示
R语言ROC曲线截断值、特异性、敏感性和曲线下面积AUC值的计算和显示**R语言绘制ROC曲线在临床医学中的应用**#计算体脂率对诊断妊娠期糖尿病的ROC曲线、截断值sumExcel1.2018合4_列合并症<- read.csv(“C:\Users\Desktop\sumExcel1_2019071.csv”,sep =“,”,header = TRUE)#读取数据，excel中数据格式如下图，数据有空值，符合实际应用情况attach(sumExcel1.2018合4_列合并症)print(sumExcel1.2018合4_列合并症)#options(scipen = 1000)#样本超过一千才使用科学计数法#var2 <- sumExcel1.2018合4_列合并症[c('体脂百分百_percent’,诊断妊娠期糖尿病0正常1 患病’)]var2 <- subset(sumExcel1.2018合4_列合并症,!is.na(sumExcel1.2018合4_列合并症['体脂百分百_percent’])&!is.na(sumExcel1.2018合4_列合并症['诊断妊娠期糖尿病0正常1患病’]),select=c('体脂百分百_percent’,诊断妊娠期糖尿病0正常1患病’))#install.packages(“pROC”)#此程辑包要求R版本更新至3.5.1以上，仅第一次使用需要安装library(pROC)#载入pROC包modelroc <- roc(var2 '诊断妊娠期糖尿病0正常1患病',var2 ′诊断妊娠期糖尿病0正常1患病′,var2’体脂百分百_percent’)#计算体脂率对诊断妊娠期糖尿病的ROC曲线plot(modelroc, print.auc=TRUE, auc.polygon=TRUE, grid=c(0.1, 0.2),grid.col=c(“green”, “red”), max.auc.polygon=TRUE,#设置坐标系网格纵、横坐标虚线分别为绿色、红色，曲线上颜色T灰色F无色，显示AUC曲线下面积auc.polygon.col=“skyblue”, print.thres=TRUE)#设置曲线下填充天蓝色detach(sumExcel1.2018合4_列合并症)体脂率判断妊娠期糖尿病的ROC曲线如下图，其曲线下面积AUC最大值0.61，对应截断值13.500kg，特异性0.402、敏感性0.793，说明体脂率高达13.5kg时判断妊娠期糖尿病发生的敏感性为79.3%，特异性为40.2%，（临床意义）使用该指标进行妊娠期糖尿病风险筛查具有较好的意义，但其确诊把握不足。
roc曲线最佳诊断标准
roc曲线最佳诊断标准全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：ROC曲线，全称为Receiver Operating Characteristic curve，是一种评估二分类模型性能的方法，常用于医学诊断、机器学习等领域。
在ROC曲线中，横轴表示假阳性率（false positive rate，FPR），纵轴表示真阳性率（true positive rate，TPR），通过绘制不同阈值下的FPR和TPR，可以得到一条曲线，该曲线下方的面积即为AUC （Area Under Curve），AUC值越大，说明模型性能越好。
ROC曲线最佳诊断标准即为在ROC曲线上的一个点或者一条线，该点或线对应的阈值是最优的，可以在保证高敏感性的同时保持较高的特异性，从而实现最佳的诊断效果。
在实际应用中，选择最佳标准可以帮助医生准确诊断疾病、预测患者的风险等。
那么如何确定ROC曲线最佳诊断标准呢？通常有以下几种方法：1. Youden指数法：Youden指数（Youden Index）是TPR和FPR 之差的绝对值，即Youden指数=TPR-FPR，当Youden指数最大时对应的阈值即为最佳标准。
Youden指数法适用于在不同领域、不同实验条件下的ROC曲线最佳标准选择。
2. 最近点法：最近点法是指在ROC曲线上找到离（0，1）点最近的点，该点对应的阈值即为最佳标准。
最近点法适用于ROC曲线上有多个交叉点时的最佳标准选择。
3. Youden指数和AUC相结合法：有些情况下，Youden指数最大对应的阈值可能不是最佳标准，因为Youden指数只考虑了最大化TPR和最小化FPR，而没有考虑到整个ROC曲线的形状。
可以结合AUC值来确定最佳标准，即在Youden指数较大的情况下，选择AUC 值较高的点为最佳标准。
4. 临床实际需求法：在确定ROC曲线最佳标准时，还应考虑到具体的临床实际需求。
比如在疾病诊断中，对于不同的病人群体，可能需要根据病情严重程度、治疗方案等因素来确定最佳标准。
roc曲线法参考值
ROC曲线法参考值，也称为诊断参考值或最佳临界值，通常是通过选择ROC 曲线最靠近左上角的点来确定的。
在这个点上，试验的FPR（假阳性率）最低，而FPR（真阳性率）或灵敏度最高，从而使得诊断方法的性能达到最优。
在计算ROC曲线时，需要将不同的阈值对应的灵敏度和FPR绘制在坐标系中。
其中，ROC曲线的绘制通常是在横轴表示FPR，纵轴表示灵敏度的情况下进行的。
曲线下面积（AUC）可以用来评估模型的效果，AUC的值范围在0.5到1之间，其中AUC越接近1，表明模型的诊断或预测效果越好。
另外，约登指数（Youden Index）也可以用来评估ROC曲线的效果。
约登指数是在假定假阴性（漏诊率）和假阳性（误诊率）的危害性有同等意义时常用的方法，其反映了真正的患者与非患者的总能力。
约登指数越大，说明真实性越大。
需要注意的是，不同的疾病和临床情况可能会有不同的最佳临界值。
因此，在使用ROC曲线法参考值时，需要根据具体情况进行选择和调整。
ROC曲线法参考值的确定会受到多种因素的影响，包括但不限于以下几点：➢样本量和数据质量：样本量越大、数据质量越高，ROC曲线法参考值越可靠。
➢疾病和人群特征：不同的疾病和人群特征会对ROC曲线法参考值产生影响。
例如，某些疾病可能存在更高的假阳性率或假阴性率，需要特别注意。
➢试验方法和参数：不同的试验方法和参数（如灵敏度、特异度、假阳性率、假阴性率等）会对ROC曲线法参考值产生影响。
因此，需要选择合适的试验方法和参数进行计算。
➢阈值选择方法：ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈）绘制的。
不同的阈值选择方法会影响ROC曲线法参考值的确定。
通常，最靠近左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。
➢多个诊断试验的比较：在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可以将各试验的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。
受试者工作特征曲线 roc下的面积auc值的计算公式
我们要找出受试者工作特征曲线（ROC）下的面积（AUC）值的计算公式。
首先，我们需要了解ROC曲线和AUC的概念。
ROC曲线是显示真正类率（True Positive Rate, TPR）与假正类率（False Positive Rate, FPR）的曲线。
AUC是ROC曲线下的面积，它表示分类器的性能。
AUC值越接近1，表示分类器的性能越好。
AUC的计算公式是：
AUC = ∫ TPR(FPR) dFPR
其中，TPR(FPR)表示在给定的FPR下的TPR值。
这个公式告诉我们如何计算ROC曲线下的面积，也就是AUC值。
计算AUC值时，需要先找到TPR和FPR之间的关系，然后使用积分来计算AUC。
在实际应用中，我们通常使用计算机软件来计算AUC值，例如使用Python的scikit-learn 库。
总结：AUC的计算公式是∫ TPR(FPR) dFPR，它表示ROC曲线下的面积。
在实际应用中，我们通常使用计算机软件来计算AUC值。
roc曲线的面积
ROC曲线也被称为受试者工作特征（AUC）曲线，是用于评估模型性能的重要工具。
ROC曲线下的面积（AUC）可以用来衡量模型的性能，它是一个在0到1之间的数值，越接近1表示模型性能越好。
ROC曲线是根据不同阈值下的敏感性和特异性绘制出来的，面积（AUC）实际上是一个对数变换的结果，反映的是曲线下的面积。
另外，如果对于所有的结果都计算出了对应的ROC曲线下的面积，即单独对所有结果进行的AUC评估被称为总体的AUC。
通常在医学领域中，ROC曲线下的面积大于0.5通常被认为是比较理想的结果。
请注意，不同的模型可能会有不同的最佳阈值，这会影响敏感性和特异性，进而影响ROC曲线和AUC的值。
此外，不同领域的数据集可能对ROC曲线的解读会有不同的要求。
用Excel绘制ROC曲线(受试者工作特征曲线)计算临界值参考值、AUC-ROC曲线下面积
待测
金标准
Results （对照）
4.39% 4.25%
4.39% 4.13% 4.57% 4.38% 4.19% 4.69% 4.87% 4.77% 5.14% 4.68% 5.03% 5.01% 4.58% 5.06% 5.16% 5.10% 5.29% 5.26% 5.28% 5.24% 5.39%
金标准 (对照)
4.25%
4.25% 4.26% 4.28% 4.29% 4.31% 4.57% 4.69% 4.81% 4.98% 4.99% 4.99% 5.03% 5.12% 5.12% 5.12% 5.13% 5.13% 5.14% 5.14% 5.16% 5.16%
5.17%
5.18%
5.19% 5.21% 5.21% 5.23% 5.25% 5.25% 5.26% 5.26% 5.26% 5.28% 5.29% 5.29% 5.29% 5.30% 5.32% 5.35% 5.36% 5.38% 5.39% 5.39% 5.44% 5.55% 5.55% 5.61% 5.64% 5.87% 5.88% 5.91% 5.91% 5.98% 5.99% 5.99% 6.02% 6.11% 6.13% 6.15% 6.25% 6.28% 6.28% 6.31% 6.35% 6.35% 6.38% 6.45% 6.45% 6.50% 6.66% 6.79% 6.84% 6.85% 6.99% 7.06% 7.25% 7.39% 7.58% 7.62% 7.69% 8.18% 8.47% 8.79% 8.98% 9.25% 9.38% 9.65% 9.65% 10.25% 10.25% 10.54% 10.97% 11.28% 11.68% 12.25% 12.31%
roc曲线名词解释
roc曲线名词解释ROC曲线，又称作受试者工作特征曲线，是一种评估二分类模型性能的方法。
ROC曲线可以用于衡量模型的准确性，以及在不同阈值下的表现情况。
本文将对ROC曲线的相关名词进行解释。
一、真阳性率（TPR）真阳性率是指在所有实际为正例的样本中，被正确地预测为正例的样本占比。
其计算公式为：TPR = TP / (TP + FN)，其中TP表示真阳性样本数，FN表示假阴性样本数。
TPR越高，模型的敏感性越好，即能够很好地识别真正的正例。
二、假阳性率（FPR）假阳性率是指在所有实际为负例的样本中，被错误地预测为正例的样本占比。
其计算公式为：FPR = FP / (FP + TN)，其中FP表示假阳性样本数，TN表示真阴性样本数。
FPR越低，模型的准确性越好，即能够很好地避免将负例误判为正例。
三、真正例率（TPR）与假正例率（FPR）的关系真正例率和假正例率是ROC曲线的两个重要指标。
它们之间的关系决定了ROC曲线的形状。
ROC曲线的横轴表示FPR，纵轴表示TPR。
当FPR为0时，TPR为1，此时模型完美地预测了所有正例。
当FPR 为1时，TPR为0，此时模型完全没有预测出任何正例。
在ROC曲线上，每个点的坐标都对应着不同阈值下的TPR和FPR。
四、AUCAUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，用于衡量模型的整体性能。
AUC的取值范围在0到1之间，值越靠近1，表示模型的性能越好。
当AUC为0.5时，表示模型的预测效果与随机猜测相当。
AUC的计算方法是将ROC曲线下的面积进行累加，即AUC = ∑(TPRi+TPRi-1)(FPRi-FPRi-1)/2，其中i表示不同阈值下的TPR和FPR。
五、阈值阈值是指将概率转化为二分类的判断点。
在机器学习中，模型会根据数据的特征和标签进行学习，最终输出一个概率值。
如果将概率值与阈值进行比较，大于阈值则判断为正例，小于阈值则判断为负例。
不同的阈值会影响模型的预测结果，因此需要根据实际需求进行设置。
ROC介绍及AUC计算方法
ROC介绍及AUC计算方法ROC（接受者操作特性曲线）是一种用于评估分类模型性能的常用方法，特别适用于二分类问题。
它是根据可视化曲线来衡量分类器的准确性，提供了在不同阈值下的分类器敏感性和特异性之间的权衡关系。
ROC曲线是由真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）绘制而成的。
TPR是在实际正例中正确预测为正例的比例，即TPR=TP/(TP+FN)，其中TP表示真阳性，FN表示假阴性。
而FPR则是在实际负例中错误预测为正例的比例，即FPR=FP/(FP+TN)，其中FP表示假阳性，TN表示真阴性。
ROC曲线的横轴代表FPR，纵轴代表TPR。
在二分类问题中，横纵坐标的值都在0到1之间。
当分类器的阈值设置为0时，所有样本都会被预测为正例，此时TPR和FPR都为1、而当阈值设置为1时，所有样本都会被预测为负例，此时TPR和FPR都为0。
ROC曲线是根据分类器在不同阈值下的TPR和FPR计算得到的。
ROC曲线的面积被称为AUC（Area Under the Curve），AUC是一个单一的度量，表示ROC曲线下的面积大小。
AUC的取值范围在0到1之间，越接近1则表示分类器性能越好。
当AUC接近于0.5时，表示分类器的预测性能没有优势，等同于随机猜测。
而当AUC接近于1时，表示分类器具有很高的区分能力，能够很好地对正例和负例进行分类。
计算AUC的方法有多种，以下是一种常用的计算方法：1.将数据集根据预测概率从大到小进行排序。
2.初始化TPR和FPR的值均为0。
3.从排序后的数据集中逐个样本计算TPR和FPR的值。
如果当前样本为正例，则将TPR的值增加一个单位；如果为负例，则将FPR的值增加一个单位。
4.以TPR为纵轴，FPR为横轴，在坐标系上绘制对应的点，得到ROC 曲线。
5.计算ROC曲线下的面积，即AUC。
AUC的计算方法可以通过数学求积分得到，也可以通过计数法计算。
联合因素的roc曲线
联合因素的roc曲线接下来我将从多个角度来解释联合因素的ROC曲线。
首先，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种用于评估分类模型性能的图表。
在联合因素的情况下，ROC曲线可以用来衡量模型在识别或预测某种情况时的表现。
联合因素指的是在分类问题中，有多个特征或因素共同影响着分类结果。
ROC曲线的横轴是“假阳率”（False Positive Rate，FPR），纵轴是“真阳率”（True Positive Rate，TPR）。
假阳率是指被错误地判断为正例的负例样本的比例，而真阳率则是正确地判断为正例的正例样本的比例。
ROC曲线可以帮助我们在不同阈值下比较模型的性能。
其次，通过观察ROC曲线，我们可以从多个角度评估模型的性能。
首先，ROC曲线下的面积（AUC，Area Under the Curve）可以作为一个综合指标来衡量模型的性能，AUC的取值范围在0.5到1之间，数值越大表示模型性能越好。
其次，我们可以根据ROC曲线的形状来判断模型的性能。
一般来说，ROC曲线越靠近左上角，说明模型的性能越好；而曲线越靠近对角线（45度直线），则意味着模型的性能越差。
此外，我们还可以通过比较不同模型的ROC曲线来选择最优模型。
最后，需要注意的是，ROC曲线并不适用于所有类型的分类问题，特别是在样本不平衡的情况下。
在处理联合因素的分类问题时，我们需要综合考虑模型的ROC曲线、AUC值以及具体业务场景下的需求，来全面评估模型的性能。
综上所述，联合因素的ROC曲线是衡量模型性能的重要工具，通过综合考虑曲线形状、AUC值以及业务需求，我们可以全面评估模型在联合因素分类问题中的表现。
希望以上解释能够对你有所帮助。
roc.area函数
roc.area函数
`roc.area`函数通常是指用于计算接收者操作特征曲线（ROC
曲线）下的面积。
ROC曲线是一种用于评估二元分类器性能的图形
工具，横轴表示假阳率（False Positive Rate），纵轴表示真阳率（True Positive Rate）。
在Python中，常用的计算ROC曲线下面
积的方法是使用scikit-learn库中的`roc_auc_score`函数。
这个
函数可以计算ROC曲线下的面积，即AUC（Area Under the Curve）值，用于衡量分类器的性能。
在使用`roc_auc_score`函数时，需要将分类器的预测概率和真
实标签作为输入。
该函数会对预测概率进行排序，并根据不同的阈
值计算真阳率和假阳率，然后计算ROC曲线下的面积。
这个面积的
取值范围在0.5到1之间，值越大表示分类器性能越好。
除了使用现成的函数外，也可以手动计算ROC曲线下的面积。
这通常涉及到对ROC曲线进行数值积分，可以使用梯形法则或其他
数值积分方法来近似计算ROC曲线下的面积。
总之，`roc.area`函数通常用于计算ROC曲线下的面积，用于
评估分类器的性能。
在Python中，可以使用scikit-learn库中的`roc_auc_score`函数来实现这一功能。
roc_auc指标 -回复
roc_auc指标-回复什么是ROC-AUC指标？在机器学习领域，评估模型性能是非常重要的一个步骤。
为了衡量分类模型的性能，我们可以使用许多指标，其中之一是ROC曲线下的面积（ROC-AUC）。
本文将介绍ROC-AUC指标的概念、计算方法以及其在实践中的应用。
首先要理解什么是ROC曲线。
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种用于评估分类模型的性能的图形工具。
ROC曲线的横轴表示模型的假阳性率（False Positive Rate, FPR），纵轴表示模型的真阳性率（True Positive Rate, TPR）。
模型的真阳性率也称为灵敏度（Sensitivity），而模型的假阳性率则反映了分类器的误指率。
根据设定的分类阈值，模型的输出将被归类为正类或负类。
但阈值的设定会对模型的预测结果产生影响。
所以，在绘制ROC曲线时，我们将分类模型在不同阈值下的表现进行比较。
ROC曲线能够展示分类器在不同灵敏度和误指率之间的权衡。
ROC-AUC指标（area under the ROC curve）是ROC曲线下的面积，即ROC曲线与坐标轴之间的面积。
ROC-AUC的取值范围在0到1之间，其中0.5代表随机分类器，1代表完美分类器。
ROC-AUC越接近于1，说明分类模型的性能越好。
那么，如何计算ROC-AUC指标呢？通常，可以通过数值积分或近似算法来计算ROC曲线下的面积。
另一种计算方法是使用Mann-Whitney U检验，计算该检验对应的p-value，来评估ROC-AUC的显著性。
在实际应用中，ROC-AUC指标有很多的应用场景。
例如，在医学诊断中，ROC-AUC可用于评估分类模型在区分患者和健康群体时的性能。
此外，在金融领域，ROC-AUC可以用于评估信用评分模型的有效性，帮助银行筛选出好的借款人。
另外，ROC-AUC还广泛应用于广告点击率预测、恶意软件检测、客户流失预测等领域。
影像学auc
影像学auc影像学AUC是衡量医学影像学筛查技术效果的重要指标之一，意为受试者工作特征曲线下的面积，是评价一种筛查方法的准确性和灵敏性的重要指标。
那么，什么是影像学AUC？如何计算影像学AUC呢？下面我们就来一步步解读。
一、什么是影像学AUC？影像学AUC（Area Under the Curve）是衡量一种筛查方法准确性和灵敏性的重要指标，也称ROC曲线下的面积。
在医学影像学领域，研究人员通过绘制受试者操作特征（ROC）曲线，计算其下的面积来评估一种筛查方法的效果。
AUC的取值范围通常在0.5到1之间，1表示完全准确，0.5表示随机猜测，越接近1说明该方法的效果越好。
二、如何计算影像学AUC？影像学AUC的计算需要构建ROC曲线，步骤如下：1、收集样本数据，包括阳性和阴性样本，其中阳性样本指有疾病的患者，阴性样本指无疾病的健康人群；2、利用医学影像学技术对样本进行筛查和诊断，得出阳性和阴性诊断结果；3、根据样本的真实情况和诊断结果，计算各自的灵敏度和特异度，其中灵敏度指对阳性样本诊断正确的比例，特异度指对阴性样本诊断正确的比例；4、制作ROC曲线，横坐标表示1-特异度，纵坐标表示灵敏度，绘制各个阈值下的ROC曲线；5、计算ROC曲线下的面积AUC，根据计算公式：AUC=（灵敏度之和/阳性样本数量）*（1-特异度之和/阴性样本数量）。
值得注意的是，在构建ROC曲线时，通常会选择不同的阈值来分析筛查技术的应用效果，此时不同的阈值对应不同的灵敏度和特异度，因此绘制的ROC曲线也会不同。
一般来说，ROC曲线越接近左上角，表明筛查技术的灵敏度和特异度越高，AUC值也越大，说明该筛查技术的效果越好。
综上所述，影像学AUC是一个重要的医学影像学筛查技术效果指标，其计算需要根据真实样本数据构建ROC曲线，计算曲线下的面积。
通过AUC的值大小，我们可以初步判断一种筛查技术的应用效果。
当然，还需要结合具体的临床应用情境来进行深入分析和评估。
mpa的auc公式
mpa的auc公式
MPA的AUC（Area Under the Curve）是一种常用的评估指标，用于衡量分类模型的性能。
AUC的取值范围在0到1之间，数值越接近1，表示模型的性能越好。
AUC是ROC曲线下的面积，ROC曲线是以真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横轴绘制的曲线。
TPR是指在所有阳性样本中，被正确预测为阳性的比例；FPR是指在所有阴性样本中，被错误预测为阳性的比例。
通过计算ROC曲线下的面积，可以得到模型的AUC值。
AUC值越大，说明模型的真阳性率相对于假阳性率更高，即模型更准确地区分了阳性和阴性样本。
为了计算AUC值，首先需要根据模型的预测结果对样本进行排序，将阳性样本排在前面，阴性样本排在后面。
然后，根据不同的阈值，可以计算出不同的TPR和FPR。
通过绘制TPR-FPR曲线，即ROC 曲线，可以得到AUC值。
在实际应用中，AUC可以用于比较不同分类模型的性能。
较高的AUC值意味着模型具有更好的分类能力，可以更准确地判断样本的分类。
总结起来，MPA的AUC是一种用于评估分类模型性能的指标，通过计算ROC曲线下的面积来衡量模型的分类准确性。
AUC值越大，表
示模型的性能越好。
通过比较不同模型的AUC值，可以选择性能更好的模型。
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data _null_;
infile _ver;
input name:$15. ver;
if upcase(name)="&sysmacroname" then call symput("_newver",ver);
nx[i,j] = m; ny[i,j] = n;
mi = (psii#inow)[+] / m; * means;
mj = (psij#inow)[+] / m;
t[i,j] = mi; t[j,i] = mj;
free rz loc nx ny; * free space ;
finish;
start mwvar(t,v,nx,ny,z);
*;
* compute mann-whitney statistics and variance;
%goto exit;
%end;
/* Verify that VAR= option is specified */
%if &var= %then %do;
%put ERROR: Specify predictor or XBETA variables in the VAR= argument;
data _comp(keep = &var &response);
%if &daห้องสมุดไป่ตู้a=%str() or &ndata=1 %then set;
%else merge;
&data;
if &response not in (0,1) then call symput('error',1);
*
* psi is the returned vector of u-statistic components;
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psii = psii-mi; psij = psij-mj; * center;
v[i,j] = (psii#psij#inow)[+] / (m#(m-1))
+ (psii#psij#(1-inow))[+] / (n#(n-1));
* single column of values.
* v is the k by k estimated variance matrix;
* nx is the matrix of x population counts on a pairwise basis;
* ny is the matrix of y population counts on a pairwise basis;
read all into data [colname=names];
ny = nrow(z)-nx; * num of Ys ;
loc = loc( z[,2]=1 ); * x indexes ;
psi = j(nrow(z),1,0);
v[j,i] = v[i,j];
end;
end;
free psii psij inow ind who;
finish;
/* start of execution of the IML program */
use _comp var {&var &response};
%end;
title "The ROC Macro";
title2 " ";
%let error=0;
/* Verify that DATA= option is specified */
%if &data= %then %do;
%put ERROR: Specify DATA= containing the OUT= data sets of models to be compared;
run;
%if &syserr ne 0 %then
%put ROC: Unable to check for newer version;
%else %if %sysevalf(&_newver > &_version) %then %do;
%put ROC: A newer version of the ROC macro is available.;
do j=1 to i;
who = loc( (z[,i]^=.)#(z[,j]^=.) ); * nonmissing pairs;
run mwcomp(psii,(z[,i]||ind)[who,]); * components;
run mwcomp(psij,(z[,j]||ind)[who,]);
%goto exit;
%end;
%let i=1;
%do %while (%scan(&data,&i) ne %str() );
%let data&i=%scan(&data,&i);
%let i=%eval(&i+1);
%end;
%let ndata=%eval(&i-1);
* z[,2] is the column of indicator variables;
* z[i,2]=1 if the observation is from the x population;
* z[i,2]=0 if the observation is from the y population;
%macro roc(version, data=, var=, response=, contrast=, details=no,
alpha=.05);
%let _version=1.7;
%if &version ne %then %put ROC macro Version &_version;
* values or it is desired to use the components without doing
* pairwise deletion first, the nested do loops could be evaded.
*;
do i=1 to k;
k = ncol(z)-1;
ind = z[,k+1];
v = j(k,k,0); t=v; nx=v; ny=v;
* The following computes components after pairwise deletion of
* observations with missing values. If either there are no missing
%goto exit;
%end;
/* Verify that RESPONSE= option is specified */
%if &response= %then %do;
%put ERROR: Specify response variable in the RESPONSE= argument;
* i-th column when used with the j-th column. The only
* observations with nonmissing values in each column are
* used. The diagonal elements are, hence, based only on the
proc iml;
start mwcomp(psi,z);
*;
* program to compute the mann-whitney components ;
* z is (nn by 2);
* z[,1] is the column of data values;
* 0 if the observation is from population y;
* t is the k by k vector of estimated statistics;
* the (i,j) entry is the MannWhitney statistic for the
inow = ind[who,]; * Xs and Ys;
m = inow[+]; * current Xs;
n = nrow(psii)-m; * current Ys;
* input z, n by (k+1);
* z[,1:k] are the different variables;
* z[,k+1] are indicator values,
* 1 if the observation is from population x and ;
%let opts = %sysfunc(getoption(notes))
_last_=%sysfunc(getoption(_last_));
options nonotes;
/* Check for newer version */