roc曲线auc多大有意义 roc曲线AUC比较怎么计算？

roc曲线AUC比较怎么计算？

详细解释如下： 随机抽取一个样本， 对应每一潜在可能值X都对应有一个抽中的概率P。按概率从高到矮排个降序， 对于正样本中概率最高的，排序为rank_1， 比它概率小的有M-1个正样本（M为正样本个数）， (rank_1 - M) 个负样本。正样本概率第二高的， 排序为rank_2， 比它概率小的有M-2个正样本，(rank_2 - M 1) 个 负样本。以此类推正样本中概率最小的， 排序为rank_M，比它概率小的有0个正样本，rank_M - 1 个负样本。总共有MxN个正负样本对（N为负样本个数）。把所有比较中 正样本概率大于负样本概率 的例子都算上， 得到公式（rank_1 - M rank_2 - M 1 .... rank_M - 1） / (MxN) 就是正样本概率大于负样本概率的可能性了。

如何用excel计算auc曲线下面积？

实现思路如下：AUC（AreaUnderCurve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。首先AUC值是一个概率值，当随机挑选一个正样本以及一个负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。当然，AUC值越大，当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，即能够更好的分类。

roc曲线面积越小表示什么？

ROC曲线-SPSSAU ROC曲线下面面积，称为AUC，该值表示预测准确性，AUC值越高说明预测准确率越高，反之越小说明预测准确率越低。AUC如果小于0.5，说明预测诊断比随机性猜测还差，实际情况中不应该出现这种情况，可能是设置的状态变量标准有误，建议查看设置。

为什么ROC曲线能衡量模型效果呢？

ROC曲线分析是评价logistic回归模型的另外一种方法。该方法根据ROC曲线下面积（AUC）来评价模型预测值区分疾病和对照的能力。AUC又称C统计量（c-statistic）、一致性指数（concordance index），简称C指数。ROC曲线下面积（Area under the ROC curve）记为A，A 值可以用来综合评价诊断的准确性，可以将它理解为在所有特异度下的平均灵敏度，其取值范围为0≤A≤1，在A>0.5的情况下，A越接近1说明诊断的准确性越高；当A=0.5时说明诊断完全不起作用；A＜0.5不符合实际情况。一般认为，0.5＜A≤0.7表示诊断价值较低；0.7＜A≤0.9表示诊断价值中等；A>0.9表示诊断价值较高。

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