roc曲線(xiàn)AUC比較怎么計(jì)算？詳細(xì)解釋如下： 隨機(jī)抽取一個(gè)樣本， 對(duì)應(yīng)每一潛在可能值X都對(duì)應(yīng)有一個(gè)抽中的概率P。按概率從高到矮排個(gè)降序， 對(duì)于正樣本中概率最高的，排序?yàn)閞ank_1， 比它概率小的有M

roc曲線(xiàn)AUC比較怎么計(jì)算？

詳細(xì)解釋如下： 隨機(jī)抽取一個(gè)樣本， 對(duì)應(yīng)每一潛在可能值X都對(duì)應(yīng)有一個(gè)抽中的概率P。按概率從高到矮排個(gè)降序， 對(duì)于正樣本中概率最高的，排序?yàn)閞ank_1， 比它概率小的有M-1個(gè)正樣本（M為正樣本個(gè)數(shù)）， (rank_1 - M) 個(gè)負(fù)樣本。正樣本概率第二高的， 排序?yàn)閞ank_2， 比它概率小的有M-2個(gè)正樣本，(rank_2 - M 1) 個(gè) 負(fù)樣本。以此類(lèi)推正樣本中概率最小的， 排序?yàn)閞ank_M，比它概率小的有0個(gè)正樣本，rank_M - 1 個(gè)負(fù)樣本?？偣灿蠱xN個(gè)正負(fù)樣本對(duì)（N為負(fù)樣本個(gè)數(shù)）。把所有比較中 正樣本概率大于負(fù)樣本概率 的例子都算上， 得到公式（rank_1 - M rank_2 - M 1 .... rank_M - 1） / (MxN) 就是正樣本概率大于負(fù)樣本概率的可能性了。

如何用excel計(jì)算auc曲線(xiàn)下面積？

實(shí)現(xiàn)思路如下：AUC（AreaUnderCurve）被定義為ROC曲線(xiàn)下的面積，顯然這個(gè)面積的數(shù)值不會(huì)大于1。又由于ROC曲線(xiàn)一般都處于y=x這條直線(xiàn)的上方，所以AUC的取值范圍在0.5和1之間。使用AUC值作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是因?yàn)楹芏鄷r(shí)候ROC曲線(xiàn)并不能清晰的說(shuō)明哪個(gè)分類(lèi)器的效果更好，而作為一個(gè)數(shù)值，對(duì)應(yīng)AUC更大的分類(lèi)器效果更好。首先AUC值是一個(gè)概率值，當(dāng)隨機(jī)挑選一個(gè)正樣本以及一個(gè)負(fù)樣本，當(dāng)前的分類(lèi)算法根據(jù)計(jì)算得到的Score值將這個(gè)正樣本排在負(fù)樣本前面的概率就是AUC值。當(dāng)然，AUC值越大，當(dāng)前的分類(lèi)算法越有可能將正樣本排在負(fù)樣本前面，即能夠更好的分類(lèi)。

roc曲線(xiàn)面積越小表示什么？

ROC曲線(xiàn)-SPSSAU ROC曲線(xiàn)下面面積，稱(chēng)為AUC，該值表示預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，AUC值越高說(shuō)明預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率越高，反之越小說(shuō)明預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率越低。AUC如果小于0.5，說(shuō)明預(yù)測(cè)診斷比隨機(jī)性猜測(cè)還差，實(shí)際情況中不應(yīng)該出現(xiàn)這種情況，可能是設(shè)置的狀態(tài)變量標(biāo)準(zhǔn)有誤，建議查看設(shè)置。

為什么ROC曲線(xiàn)能衡量模型效果呢？

ROC曲線(xiàn)分析是評(píng)價(jià)logistic回歸模型的另外一種方法。該方法根據(jù)ROC曲線(xiàn)下面積（AUC）來(lái)評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)值區(qū)分疾病和對(duì)照的能力。AUC又稱(chēng)C統(tǒng)計(jì)量（c-statistic）、一致性指數(shù)（concordance index），簡(jiǎn)稱(chēng)C指數(shù)。ROC曲線(xiàn)下面積（Area under the ROC curve）記為A，A 值可以用來(lái)綜合評(píng)價(jià)診斷的準(zhǔn)確性，可以將它理解為在所有特異度下的平均靈敏度，其取值范圍為0≤A≤1，在A>0.5的情況下，A越接近1說(shuō)明診斷的準(zhǔn)確性越高；當(dāng)A=0.5時(shí)說(shuō)明診斷完全不起作用；A＜0.5不符合實(shí)際情況。一般認(rèn)為，0.5＜A≤0.7表示診斷價(jià)值較低；0.7＜A≤0.9表示診斷價(jià)值中等；A>0.9表示診斷價(jià)值較高。