2个指标联合诊断roc曲线 ROC曲线不平滑，局部有斜线说明什么？
ROC曲线不平滑，局部有斜线说明什么？
ROC曲线是用不同参考值（也称为诊断阈值或判定阈值）的真阳性率（敏感性）和假阳性率（100特异性）绘制的曲线（函数）。ROC曲线的每个点代表一个特定参考值的敏感性/特异性对。ROC曲线上的点数取决于原始诊断测试数据。只有当样本量足够大时，才能画出平滑的曲线。
ROC曲线的例子？
显然，此区域的值不会大于1。因为ROC曲线通常在y=x线上，AUC在0.5到1之间。AUC越接近1.0，检测方法的真实性越高。当AUC等于0.5时，真实性最低，没有应用价值。
ROC曲线可以很容易地找出任何阈值对学习者泛化性能的影响。
它有助于选择最佳阈值。ROC曲线越靠近左上角，模型的精度越高。ROC曲线上最靠近左上角的点是分类错误最少的最佳阈值，假阳性和假阴性的总数最少。
可以比较不同学习者的表现。将每个学习者的ROC曲线绘制到同一个坐标系中，直观地识别其优缺点。左上角ROC曲线所代表的学习者的准确率最高。
方法简单直观。分析仪的准确度可以用肉眼观察和判断。
ROC曲线没有固定的阈值，允许存在中间状态，有利于用户结合专业知识，权衡漏诊和误诊的影响，选择较高的阈值作为诊断参考值。
roc曲线面积越小表示什么？
ROC曲线-spssau ROC曲线下的区域称为AUC，表示预测精度。AUC值越高，预测精度越高。AUC值越高，预测精度越低。如果AUC小于0.5，说明预测性诊断比随机猜测更差。这种情况不应该发生在实际情况中。可能是状态变量标准集错了。建议检查设置。
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