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文档介绍

文档介绍:ROC【receiveroperatingcharacteristic】,译为“接收者工作特征”,二战时期用于表示信号检测特性时创造的术语。ROC曲线研究历史1950’s雷达信号观测能力评价1960’s中期实验心理学、心理物理学1970’s末与1980’s诊断医学ROC的涵义与起源ROC曲线是显示分类模型真阳率(灵敏度)和假阳率(虚警率)之关系的一种图形化方法,ROC曲线可以用于全面评价一个分类器。考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被预测成正类,即为真阳类(Truepositive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假阳类(Falsepositive)ROC曲线评价诊断试验的重要性所谓“金标准”是指当前临床医学界公认的诊断疾病的最可靠、最准确、(活检、尸检)、手术发现、影像诊断(CT、核磁共振、彩色B超)、病原体的分离培养以及长期随访所得的结论。金标准一般是特异性诊断方法,可以正确区分为“有病”和“无病”TruePositiveRate,TPR或灵敏度(sensitivity) TPR=TP/(TP+FN) 正样本预测结果数/实际正样本数 FalseNegativeRate,FNR或漏诊率、漏报率 FNR=FN/(TP+FN) 被预测为负的正样本结果数/实际正样本数 FalsePositiveRate,FPR或误诊率/虚警率 FPR=FP/(FP+TN) 被预测为正的负样本结果数/实际负样本数 TrueNegativeRate,TNR或特异度(specificity) TNR=TN/(TN+FP) 负样本预测结果数/实际负样本数 : ? ?,做出合理的诊断,使患者获得最好的处理在进行诊断临界点选择的时候,需要综合考虑灵敏度和特异度,选择最佳诊断界值。ROC曲线提供了很好的临界点选择工具。

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