ROC 校准曲线 决策曲线

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[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-2allinsert_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[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-2allinsert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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