python画roc曲线 ROC曲线可否自变量也为二分类变量？

ROC曲线反映了多个“自变量边界”下敏感性和特异性的变化。如果自变量是两类变量（即只有一个“边界”，分为正常或异常），则可以绘制ROC曲线，但无显著性。

ROC曲线可否自变量也为二分类变量？

ROC曲线制作步骤：使用SPSS制作ROC曲线。

1. 首先，输入数据：这里序号1代表命中，0代表误报，“频率”列分别对应于预定概率为0.2/0.5/0.8时的命中和误报频率；

2。第二，打开“分析”进行频率加权，底部会出现“roc曲线”。打开并将“frequency”拖入测试变量列，将“serial number”拖入状态变量列；

3。将状态变量的值设置为“1”

4。点击“ROC曲线”、“对角线参考线”和“ROC曲线坐标点”确认；

5。原始ROC曲线将稍后出现。

ROC曲线怎么绘制？

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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