时间依赖性roc曲线
时间: 2023-11-14 09:27:06 浏览: 36
时间依赖性ROC曲线是用于描述随着时间变化而变化的预测模型的一种方法。通常,ROC曲线用于二元结果逻辑回归,但在流行病学研究中,感兴趣的结果通常是事件发生的时间。因此,使用时间相关的ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。时间依赖性ROC曲线反映了预测模型在不同时间点的性能,并可以用于检查时间零标记在预测后续事件时的相关性。这种曲线的形状可能会随着时间的推移而变化,在后期可能会更为明显。然而,需要注意的是,在时间依赖性ROC曲线中,只有处于风险集中的个体才能提供数据,因此数据点较少。此外,在没有事件发生的情况下,ROC曲线基本上会趋于平缓。总之,时间依赖性ROC曲线是一种用于描述流行病学研究中时间相关的预测模型的工具。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/129387955)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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