二分类变量的最佳截点直接使用pROC包就可以直接得到，前面也介绍过，今天主要说一下生存资料ROC曲线的最佳截点，以及生存资料的ROC曲线如何变得平滑。...平滑曲线 加载R包和数据 多个时间点ROC 画平滑曲线 找最佳截点 平滑曲线 不考虑时间因素的ROC曲线可以使用pROC包中的smooth参数实现平滑版的曲线。...下面是画图代码，平滑曲线，说简单确实简单，如果对ggplot2不熟悉，确实也很难想到： library(ggplot2) p <- ggplot(df_plot, aes(fpr, tpr, color...= year)) + geom_smooth(se=FALSE, size=1.2)+ # 这就是平滑曲线的关键 geom_abline(slope = 1, intercept = 0, color...ROC曲线。
在使用Origin或者OriginPro画图的时候可能会遇到两个细节问题，1）曲线有锯齿，2）点与点之间的连线很尖锐，平滑。...网上很多资料都提到Origin曲线平滑的问题，经笔者考究，所述的并不是本文中所指的点与点之间平滑的问题。...存在两个问题，第一个问题就是线段有锯齿（当然只是显示效果，实际上矢量图是不会有锯齿的），第二个问题就是点与点之间的联系过于尖锐。针对以上问题，下面我们来优化一下。...2）双击曲线-Line(线条)-Modified Bezier曲线 见证奇迹 这下没这么突兀了，平滑过渡，给人一种很自然的感觉，感兴趣的同学可以多试试其他几种线性哦~...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
- 要点： 具有尖锐边缘的形状应该更大或更长，以便与相邻的矩形保持平衡。 用大写高度对齐法通常是对齐文字与背景按钮的有效方法。 要让三角形图标与按钮对齐平衡，可以用其外接圆与背景按钮对齐。...我之前没想过这问题，但就像文章开始我说的，眼睛总是不按照我们想象的那样反映事物。所以，下图那个圆形显得更圆润？ ? 大多数人通常会在3和4之间做选择。1号和2号太瘦了，5号太胖了。...第一个是在Sketch中创建的圆角矩形，第二个是勾选了“平滑圆角”的圆角矩形，也称作Lamé曲线。这是法国数学家加布里埃尔·拉姆发现的规律，这套公式可以解决从四角星形到圆角矩形的的平滑问题。 ?...使用“平滑圆角”的好处主要是它们超级平滑的外观。但从另外一方面看，这些非标准的形状是难以应用到真实界面当中的。...锐角平滑的差异会更加明显，这种方法对于绘制道路或地铁方案来说非常有效。 ? - 要点 几何圆角看起来很不自然，那是因为人眼可以轻易地看到直线突然变成曲线的点。 视觉平滑曲边需要手动操纵角点杠杆。
本节目标： （1）总结常用的绘制ROC和PR曲线的R包 （2）生存预测模型的时间依赖性ROC曲线 第一部分：总结常用的绘制ROC曲线的R包： （1）ROCR - 2005 ROCR包已经存在了近14年...，是绘制ROC曲线最常用的工具，这个也是我本人最喜欢用和最常用的R语言包。...例如，要生成precision-recall曲线，您需要输入prec和rec。 下面的代码使用包附带的合成数据集并绘制默认的ROCR ROC曲线。在本文中，我将使用相同的数据集。...曲线的可视化较强，同时可以对ROC曲线进行平滑处理。...其相对于ROCR最吸引人的两个特点：（1）计算AUC或ROC曲线的置信区间。（2）可以检验多个ROC曲线之间是否有差异 计算AUC或ROC曲线的置信区间
关于ROC曲线，前前后后写了很多篇推文，关于二分类数据和生存资料的都有，目前只有多指标联合诊断的ROC曲线还没介绍了，今天就介绍多指标联合诊断的ROC曲线。...多时间点和多指标的ROC曲线 临床预测模型之二分类资料ROC曲线的绘制 临床预测模型之生存资料ROC曲线的绘制 ROC曲线(AUC)的显著性检验 生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线 ROC曲线纯手工绘制...R语言计算AUC(ROC曲线)的注意事项 ROC阴性结果还是阳性结果 准备数据 library(pROC) data(aSAH) str(aSAH) ## 'data.frame': 113 obs...多指标联合诊断的ROC 假如现在我想使用s100b/ndka/age这3个变量来预测结果，该如何画出这3个变量联合诊断的ROC曲线呢？...曲线了，这个就是多指标联合诊断的ROC曲线。
“当算法给你一条曲线时，一定要知道这个曲线的含义！” 1、偏差-方差权衡 这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。...4、ROC曲线 ROC 曲线是显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图表。 这条曲线绘制了两个参数： 真阳性率 误报率 此曲线下的面积（称为 AUC），也可用作性能指标。...当我们用 K（簇数）值绘制 WCSS 时，该图看起来像一个肘部（弯头）。 随着聚类数量的增加，WCSS 值将开始下降。...所以一般情况下会应用 sigmoid 变换将其转换为 sigmoid 曲线，该曲线在极端情况下是平滑的，在中间几乎是线性的 8、支持向量机(几何理解) 9、标准正态分布规则(z -分布) 均值为...10、学生 T 分布 T 分布（也称为学生 T 分布）是一系列分布，看起来几乎与正态分布曲线相同，只是更短和更宽/更胖。 当我们有较小的样本时，我们使用 t 分布而不是正态分布。
“当算法给你一条曲线时，一定要知道这个曲线的含义！” 1、偏差-方差权衡 这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。...4、ROC曲线 ROC 曲线是显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图表。 这条曲线绘制了两个参数： 真阳性率 误报率 此曲线下的面积（称为 AUC），也可用作性能指标。...当我们用 K（簇数）值绘制 WCSS 时，该图看起来像一个肘部（弯头）。 随着聚类数量的增加，WCSS 值将开始下降。...所以一般情况下会应用 sigmoid 变换将其转换为 sigmoid 曲线，该曲线在极端情况下是平滑的，在中间几乎是线性的 8、支持向量机(几何理解) 9、标准正态分布规则(z -分布)...10、学生 T 分布 T 分布（也称为学生 T 分布）是一系列分布，看起来几乎与正态分布曲线相同，只是更短和更宽/更胖。 当我们有较小的样本时，我们使用 t 分布而不是正态分布。
先看平滑不平滑，在看谁上谁下（同一测试集上），一般来说，上面的比下面的好（红线比黑线好）； F1（计算公式略）当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的...真正率(True Positive Rate)就是召回率Recall ROC曲线和P-R曲线有些类似，ROC曲线越靠近左上角性能越好。...当数据量少时，绘制的ROC曲线不平滑；当数据量大时，绘制的ROC曲线会趋于平滑。...在生物信息学上的优点：ROC曲线不固定阈值，允许中间状态的存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一个更加的阈值作为诊断参考值。 3....AUC就是ROC曲线下的面积，衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。假定ROC曲线是由坐标为 ? 的点按序连接而形成，则AUC可估算为: ?
4、ROC曲线 ROC 曲线是显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图表。 这条曲线绘制了两个参数： 真阳性率误报率 此曲线下的面积（称为 AUC），也可用作性能指标。...当我们用 K（簇数）值绘制 WCSS 时，该图看起来像一个肘部（弯头）。 随着聚类数量的增加，WCSS 值将开始下降。...7、线性和逻辑回归曲线 对于线性可分数据，我们可以进行线性回归或逻辑回归，二者都可以作为决策边界曲线/线。...所以一般情况下会应用 sigmoid 变换将其转换为 sigmoid 曲线，该曲线在极端情况下是平滑的，在中间几乎是线性的。...10、学生 T 分布 T 分布（也称为学生 T 分布）是一系列分布，看起来几乎与正态分布曲线相同，只是更短和更宽/更胖。 当我们有较小的样本时，我们使用 t 分布而不是正态分布。
所以ROC曲线就是横轴是FPR纵轴是TPR的曲线，大概是下面这个样子。 [pt2fd167bf.jpeg] AUC 理解了ROC之后，AUC就容易了。...因为AUC完全源于ROC，它的英文是Area under curve，也就是ROC曲线当中曲形的面积。 那么，这个ROC是怎么算出来的呢？...我们把这个点代入ROC曲线，可以得到： [ikqgpoo06l.jpeg] 看起来像是那么回事了，但还是有些怪怪的，这看起来也不像是一个曲线呀。...如果样本较少的话，画出来的ROC可能是锯齿形： [1kdcxdjsa4.jpeg] 当样本的数量足够多之后，锯齿会变得越来越光滑，我们可以再用上一些平滑的方法，可以得到一个相对光滑的曲线，就变成了上面那张图...而ROC曲线上每一个点都是通过不同的阈值计算得到的点。 我们结合一下AUC的图像以及上面的例子来深度理解一下这个概念，对于AUC曲线而言，我们发现它是单调递增的。
ROC介绍 ROC曲线是受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是一个反映二元分类器系统在其识别阈值变化时的诊断能力的图形...R包介绍 01 R包pROC pROC是一个用于显示、平滑和比较ROC曲线的工具。(部分)曲线下面积AUC(pAUC)可以通过基于U-statistics或bootstrap的统计检验进行比较。...#计算部分auc auc(roc1, partial.auc = c(1, .9)) （2）使ROC曲线平滑 smooth(roc1) （3）方差计算 roc2 roc(aSAH$outcome...“all”:ROC曲线上的所有点。 #“local maximas”:ROC曲线的局部极大值。...ROC曲线的样本量power计算 计算ROC曲线的样本量、power、显著性水平或最小曲线下面积 （1）一条曲线 （2）两条曲线 （3）限定参数 power.roc.test(ncases=41,
5.ROC，AUC ROC，AUC优点：当数据中的正负样本分布发生变化时，ROC能够保持不变，尤其在样本不均衡的应用场景中。...ROC制作 以TPR为y轴，FPR为x轴，通过不断改变threshold的值，获取到一系列点（FPR，TPR），将这些点用平滑曲线连接起来即得到ROC曲线，Threshold定义为正负样本分类面的阈值，...通常的二分类模型中取0.5，在绘制ROC曲线过程中，通常取测试集上各样本的概率预测分值，即predict_prob，将所有样本的概率预测分值从高到低排序，并将这些分值依次作为threshold，然后计算对应的点...最后加上两个threshold值1和0，分别可对应到（0，0），（1，1）两个点，将这些点连接起来即得到ROC曲线，点越多，曲线越平滑，而ROC曲线下的面积即为AUC。...ROC特点 （1）一个好的分类器应该ROC曲线应该尽量位于左上位置，当ROC为（0，0）和（1，1）两个点的直线时，分类器效果跟随机猜测效果一样； （2）ROC曲线下方的面积作为AUC，可以用AUC作为衡量分类器好坏的标准
ROC曲线是临床中常用的统计分析之一，R中可以绘制ROC曲线的包也有很多，pROC包就是其中的佼佼者。 pROC包可以计算AUC和95%置信区间，可以可视化、平滑和比较ROC曲线。...pROC包中的常用缩写： 缩写 解释 ROC曲线 受试者操作特征曲线 AUC ROC曲线下面积 pAUC 部分ROC曲线下面积 CI 置信区间 SP 特异度specificity SE 灵敏度sensitivity...可视化ROC曲线的CI plot.ci()函数能够在ROC曲线上增加置信区间，置信区间可以表示为条形或置信带形状。...4.7 绘制多条曲线的CI plot(roc1) # 绘制ROC曲线 plot(roc2, add = TRUE) # 添加ROC曲线到现有图形上 sp.obj1 roc1, sensitivities...总结绘制ROC曲线的R包的区别 pROC包是目前功能最全面的ROC曲线专业绘制包，可以多探索探索。
(min(anchor), min(testCase)) maxBitRate: min(max(anchor), max(testCase)) 码率以 10 为底取对数，以做 log 变换 三次函数曲线拟合...Linear 完美区间单调性 不平滑 Lagrange 相当于 p = 0 的 Hermite 非常平滑 P(x) = \sum_{i=0}^{n-1}a_ix^i=a_0+a_1x+... a_{n-...Shape-Preserving Piecewise Cubic Hermite Interpolation Polynomial, SPPCHIP），是在保持区间单调性的同时，使得样点处的一阶导数连续，从而使得插值后的曲线更加平滑...，又不会像 Lagrange 严重 overshoot 但是区间不一定单调 Spline 与 PCHIP 区别 Spline 更平滑，二阶导数连续 如果数据的函数足够平滑，Spline 更精确 如果数据不平滑...the Curve of ROC) ROC 曲线下的面积 BD-Rate 相当于 AUC 物理意义 任取一对（正、负）样本，正样本的 score 大于负样本的 score 的概率。
上一期《点击可入：【统计】 ROC曲线(1) - 模型评估首选方案》，我们讲了ROC曲线的基础理论，给大家讲解了ROC曲线的来源、各种定义和概念等内容，也跟大家放了一个“彩蛋”：ROC Terminator...ROC曲线作为评估模型效能的工具，其使用频率是极其高的，平时我们在做ROC分析的时候会遇到很多问题，比如： 如何同时绘制多个模型的ROC曲线； 如何计算评估模型效能的参数； 如何通过统计分析比较模型优劣...打个比方吧，SPSS是做统计分析的权威软件之一，它就能够轻松帮我们制作ROC曲线，但是，也仅仅只能绘制ROC曲线了。画出来的图形是往往这样的： ? 这样的结果呢，从画图上来说，也算是满足我们的要求的。...这六个文件分别是：（1）整合的ROC曲线（不同配色、线型区别，含AUC值）；（2）平滑拟合的ROC曲线；（3）带有95%置信区间（Confidence Interval，CI）的ROC曲线带状图；（4）...带有95%置信区间的ROC曲线箱线图；（5）14种模型评估参数表；（6）多模型两两间Delong统计比较结果表。
基本概念 1.1 ROC与AUC ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，ROC曲线称为受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic...curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve），AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积。...曲线介绍 2.1 ROC曲线 ROC曲线坐标系如下图所示，虚线为随机猜测的概率，即猜对跟猜错的概率是一样的。...在不同的阈值下可以得到不同的TPR和FPR值，即可以得到一系列的点，将它们在图中绘制出来，并依次连接起来就得到了ROC曲线，阈值取值越多，ROC曲线越平滑。...当正负样本差距不大的情况下，ROC曲线和P-R的趋势是差不多的，但是当负样本很多的时候，ROC曲线效果依然较好，但是P-R曲线效果一般。
小提琴图可以是一种单次显示多个数据分布的有效且有吸引力的方式，但请记住，估计过程受样本大小的影响，相对较小样本的小提琴可能看起来非常平滑，这种平滑具有误导性。如果还不懂的话，我们可以拿身高举例。...在逻辑回归同样也有一个数学推理算法叫做Sigmoid 函数看起来像“S”形。它接受一个值并将其映射到0和1之间的某个位置。它的曲线也称为“逻辑曲线”。...ROC曲线 ROC曲线（接收器操作特征曲线）用于评估二分类模型的性能，根据图示我们可以快速的了解Y 轴上的真阳性率和 X 轴上的假阳性率，我们先看下代码结果吧。...如果模型的ROC曲线与此线重合，说明模型没有区分能力。 曲线下面积（AUC）AUC值，ROC曲线下的面积，值在0到1之间： AUC = 1：完美模型。...我们计算一下： auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1]) print(auc) 0.6976998904709749 通过分析ROC曲线和AUC值，你可以更好地理解模型的分类性能
R语言临床预测模型系列文章，目前已更新20+篇内容，持续更新中，欢迎订阅： 临床预测模型之二分类资料ROC曲线绘制 临床预测模型之生存资料的ROC曲线绘制 R语言画多时间点ROC和多指标ROC曲线...生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线 .........和bootstrap用于比较AUC，如果只是ROC曲线的比较，需要用venkatraman。...构建几个timeROC: # riskScore的ROC曲线 ROC.risk <- timeROC(T=df2$futime, delta=df2$event,...和多指标ROC曲线
一、基础概念 如果需要理解ROC曲线，那你就需要先了解一下混淆矩阵了，具体的内容可以查看一下之前的文章，这里重点引入2个概念： ?...ROC曲线有助于比较不同分类器的相对性能，其曲线下方的面积为AUC(area under curve)，其面积越大则分类的性能越好，理想的分类器auc=1。...三、ROC曲线绘制 对于一个特定的分类器和测试数据集，显然只能得到一个分类结果，即一组FPR和TPR结果，而要得到一个曲线，我们实际上需要一系列FPR和TPR的值。 那么如何处理？...曲线了，当threshold（阈值）取值越多，ROC曲线越平滑。...四、ROC曲线代码实现 1from sklearn.metrics import roc_curve, auc 2from scipy import interp 3 4pipe_lr = Pipeline
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