用该软件包画出了ROC曲线，并计算出AUC值，到置信区间如何计算，哪位知道伸出援手
如何在R软件中使用survivalROC软件包计算AUC的置信区间
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Jackyin0720 2022-11-18 10:13关注看他人的实例分享，都是使用下载和加载pROC包进行计算AUC的置信区间，提供实例参考：http://www.manongjc.com/detail/59-uvtpzbfuyigpyju.html
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- 2022-11-18 00:00回答 4 已采纳 看他人的实例分享，都是使用下载和加载pROC包进行计算AUC的置信区间，提供实例参考：http://www.manongjc.com/detail/59-uvtpzbfuyigpyju.html
- 2020-12-13 23:17回答 8 已采纳 1，roc 纵坐标是TPR,横坐标是FPR，ks 是两条曲线，上曲线是TPR,下方曲线是FPR。 所以ks 线放在roc 里，就相当于roc 曲线跟y=x 直线的距离。所以roc 越大，曲线越高，跟y
- 2023-01-16 18:43回答 4 已采纳 当使用 GradientBoostingRegressor 算法时，出现“Classification metrics can't handle a mix of binary and continu
- 2021-05-26 14:00cvAUC R软件包提供了一种计算有效的方法，可以估计ROC曲线（AUC）估计值下交叉验证的面积的置信区间（或方差）。 在二元分类问题中， 通常用于评估预测模型的性能。 通常，它与相结合，以评估结果如何推广到一个...
- 2023-03-01 10:27回答 1 已采纳 一眼光俊，这个出结果是有条件的(pValue<0.01) & (roc$AUC[2]>0.68) & (pValueTest<0.05) & (rocTest$AUC[2]>0
- 2023-04-05 21:40回答 2 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下： 如果使用SVM模型进行预测，并且得到的ROC曲线下的AUC值为1，可能是因为以下原因： 1. 数据问题：可能存在数据泄漏或者过拟
- 2018-11-28 14:57回答 1 已采纳 感觉你的描述就是计算交叉熵(Cross Entropy) https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834
- 2021-05-23 06:54李旭海的博客 用R语言求置信区间是很方便的，而且很灵活，至少我觉得比spss好多了。如果你要求的只是95%的置信度的话，那么用一个很简单的命令就可以实现了首先，输入da=c(你的数据，用英文逗号分割)，然后t.test(da)，运行就能...
- 2023-03-08 22:01回答 2 已采纳 该回答引用ChatGPT 首先， ROC AUC 曲线是一种用于评估分类模型性能的指标，它的输入数据需要是分类器的预测概率值和对应的真实标签。因此，将一个数列的变换代入算 ROC AUC 曲线并不是
- 2020-05-25 11:27回答 1 已采纳 你在每次实验时需要保存下fpr和tpr, 然后可以做个平均化处理，我这里是用的类似宏平均的处理。希望能帮到你。 import numpy as np from scipy import int
- 2023-03-07 16:36回答 6 已采纳 目前来看难度较大，socrecardpy只能应用线性模型，你可以试试xgb回归与sgd回归，必须带有.coef_指令的模型
- Data+Science+Insight的博客 R语言使用timeROC包计算无竞争风险情况下的生存资料多时间AUC值、使用confint函数计算无竞争风险情况下的生存资料多时间AUC指标的置信区间值
- 2023-03-09 09:44回答 2 已采纳 该回答引用ChatGPT 您可以使用NumPy的flatten函数将数组扁平化成一维数组，并将其转换为Python列表。然后，您可以使用该列表作为输入来计算ROC AUC。 以下是实现这种转换的代码
- 2023-02-14 20:23耄先森吖的博客 AUC (Receiver Operating Characteristic Curve Area Under the Curve) 的置信区间可以使用 bootstrapping 方法计算。...在 python 中，可以使用 scikit-learn 库的 roc_auc_score 函数计算 AUC，并使用...
- 2022-10-12 19:45好厉害的芽的博客 分别用了rocit和reportRoc，发现结果不一样，差距还挺大的，但是auc是一样的
- 2022-05-19 17:33hahahaWhy的博客 计算AUC 95%的置信区间，python实现 代码 def bootstrap_auc(clf, X_train, y_train, X_test, y_test, nsamples=1000): auc_values = [] for b in range(nsamples): idx = np.random.randint(X_train.shape[0], ...
- 2023-08-25 00:26CyberwCoder的博客 在R语言中，可以使用多个包来计算AUC指标，最常用的包包括。接下来，假设我们有一个二分类模型的预测结果。运行以上代码，将得到AUC指标的计算结果。通过以上步骤，您可以使用R语言中的。包为例，演示如何计算AUC...
- 2022-05-31 14:19Mrrunsen的博客 逻辑回归是一种统计方法，当响应变量为二元时，我们使用它来拟合回归模型。为了评估逻辑回归模型对数据集的拟合程度，我们可以查看以下两...量化逻辑回归模型在数据分类方面的效果的一种方法是计算AUC，它代表“曲线下
- 2023-08-26 00:19数据挖掘奇才的博客 通过使用R语言，我们可以方便地实现Bootstrap重抽样，并得到统计量的分布及置信区间的计算结果。通过Bootstrap重抽样，我们能够更好地理解统计量的变异性，并对未知参数进行更可靠的推断。Bootstrap重抽样是一种统计...
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