ROC 校准曲线 决策曲线
时间: 2023-11-14 13:06:13 浏览: 153
ROC曲线分析
引用\[1\]:临床预测模型系列推文中提到了关于ROC曲线和校准曲线的绘制方法和应用。ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的图形化工具,横轴表示假阳性率(False Positive Rate,FPR),纵轴表示真阳性率(True Positive Rate,TPR)。ROC曲线上的每个点对应着模型在不同阈值下的表现。理想的决策阈值是TPR越接近1,FPR越接近0。而AUC(Area Under ROC Curve)是ROC曲线下方的面积,用于比较不同模型的性能,其值只是衡量模型排名的好坏,而不是绝对的性能大小。\[2\]
另外,校准曲线是用于评估模型的预测概率与实际观测值之间的一致性。校准曲线可以帮助我们判断模型的预测概率是否准确,是否存在过度自信或低估的情况。校准曲线的绘制方法可以参考临床预测模型系列推文中的相关内容。\[1\]
总结来说,ROC曲线用于评估二分类模型的性能,AUC用于比较不同模型的性能,而校准曲线用于评估模型的预测概率与实际观测值之间的一致性。这些曲线都是在机器学习和临床预测模型中常用的工具,可以帮助我们评估和比较模型的性能和准确性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [随机生存森林校准曲线决策曲线](https://blog.csdn.net/Ayue0616/article/details/129649715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [深入理解ROC曲线的定义以及绘制ROC曲线过程,其与模型性能的关系,以及AUC](https://blog.csdn.net/qq_46020653/article/details/119613712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
阅读全文