应用患者的肿瘤标志物和B超数据收集的资料，用python语言建立了光使用肿瘤标志物和肿瘤标志物联合B超诊断卵巢包块良性、交界性、恶性的logistics回归模型和ANN模型，现在得出了logistics1（光用肿瘤标志物的logistics回归分类模型）、logistics2（肿瘤标志联合B超的logistics回归分类模型）、BP-ANN1光用肿瘤标志的BP-ANN模型）和BP-ANN2（肿瘤标志联合B超的BP-ANN模型)这4种模型针对卵巢良性、交界性、恶性的诊断ROC曲线和曲线下面积，用于建立这4种模型的样本资料都是一样的，想问下现在是直接对比AUC值得大小就可以评价他们诊断效能的高低吗？还是需要像网上一些算SE、Z值、P值才能评价这些模型间的好坏？比如我给出的图是做出来的四个模型对诊断卵巢良性疾病的ROC曲线，是不是能直接得出bp-ANN2优于logistics2优于bpANN1优于logistics1模型的结论？
如何用AUC值评价logistics模型和ANN模型？
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- 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
- 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
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2023-10-18 18:01为什么搜索与推荐场景用AUC评价模型好坏？.rar
- 2021-02-25 00:59回答 4 已采纳 模型的泛化能力不行，即训练集数据覆盖范围小了，并没有覆盖到大部分情况。举个例子来说，你训练的数据都是圆形的，你用来测试矩形，那肯定不行啊。
- 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
- 回答 1 已采纳 现象很正常啊，遇到陌生的数据损失肯定会高，loss肯定是在震荡但整体呈下降趋势的
- 2023-08-12 22:21为什么搜索与推荐场景用AUC评价模型好坏？.pdf
- 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
- 2021-11-03 13:31回答 1 已采纳 可以参考这篇文章中“AUC的概率解释”部分，这个证明写得还算清晰 机器学习之AUC_降措的博客-CSDN博客 深入理解AUCAUC是什么au
- 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
- 2020-07-22 00:33Just Jump的博客 网上关于AUC的资料很多，知乎上也有不少精彩的讨论，本文尝试基于自身对AUC的理解做个综述，水平有限，欢迎指出错误。 俗话说，提出正确的问题就成功了一半，本文先提出以下几个问题，希望大家读完能够加深对下列...
- 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
- 2022-07-14 05:55使用SVM分类器来预测...分类器构建)，评价模型时使用无被交叉验证，性能评价指标包括准确率，AUC，灵敏度，特异度。学会最基本的机器学习方法。可查看分发给大家的代码，以后遇到类似的问题，可用相似的思路和代码。
- 2019-05-22 14:50thormas1996的博客 推荐中常用的模型评价指标有准确率，召回率，F1-score和AUC。 1. 什么是AUC AUC指标是一个[0,1]之间的实数，代表如果随机挑选一个正样本和一个负样本，分类算法将这个正样本排在负样本前面的概率。值越大，表示分类...
- 2020-12-23 21:13ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC介绍 AUC...
- 2020-07-21 22:20夕小瑶的博客 星标/置顶小屋，带你解锁最萌最前沿的NLP、搜索与推荐技术文 |吴海波在互联网的排序业务中，比如搜索、推荐、广告等，AUC（Area under the Curve of ROC）是一...
- 2021-01-29 22:51生信宝典的博客 机器学习算法-随机森林之理论概述 分类问题评估指标有：准确率 (Accuracy)、精准率 (Precision)、灵敏度 (Sensitivity)、ROC曲线、AUC值。 回归问题评估指标有：MAE和MSE。 假设有下面一个分类效果评估矩阵...
- 2022-04-16 16:19dream_uping的博客 作者：华为云开发者社区 链接：https://www.zhihu.com/question/23700474/answer/1878757572 来源：知乎 著作权归作者所有。... AUC（Area Under roc Curve）是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。
- 2021-09-22 14:39MathDance的博客 首先，在试图弄懂ROC和AUC概念之前，你一定要彻底理解混淆矩阵的定义！ 混淆矩阵中有着Positive、Negative、True、False的概念，其意义如下： 称预测类别为1的为Positive（阳性） 预测类别为0的为Negative（阴性） ...
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