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roc分析.ppt


文档分类:医学/心理学 | 页数:约19页 举报非法文档有奖
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ROC 【 receiver operating characteristic 】, 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( True positive ), 如果实例是负类被预测成正类, 称之为假阳类( False positive ) 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、最好的诊断方法. 临床上常用的金标准有组织病理学检查(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” True Positive Rate , TPR 或灵敏度( sensitivity ) TPR = TP / ( TP + FN ) 正样本预测结果数/实际正样本数 False Negative Rate , 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 False Positive Rate , 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 True Negative Rate , TNR 或特异度( specificity ) TNR = TN / ( TN + FP ) 负样本预测结果数/ 表 ECG 诊断试验的结果 ECG 诊断结果实际状态合计出现心梗不出现阳性阴性合计 416( TP ) 9( FP )425 104( FN )171 ( TN )275 520 180 700 (N) 表 ECG 诊断试验的结果 ECG 诊断结果实际状态合计出现心梗不出现阳性阴性合计 416( TP ) 9( FP )425 104( FN )171 ( TN )275 520 180 700 (N) 表 ECG 诊断试验的结果 ECG 诊断结果实际状态合计出现心梗不出现阳性阴性合计 416( TP ) 9( FP )425 104( FN )171 ( TN )275 520 180 700 (N) 表 ECG 诊断试验的结果 ECG 诊断结果实际状态合计出现心梗不出现阳性阴性合计 416( TP ) 9( FP )425 104( FN )171 ( TN )275 520 180 700 (N) ECG 诊断结果实际状态合计出现心梗不出现阳性阴性合计 416( TP ) 9( FP )425 104( FN )171 ( TN )275 520180 700 (N) 医生最关心的问题: 1. 试验阳性时患病的概率多大? 2. 试验阴性时不患病的概率多大? 3. 如何选择合适的诊断界值,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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  • 时间2017-05-29