医学roc曲线的意义 roc曲线面积越小表示什么？

roc曲线面积越小表示什么？

ROC曲线下面积-spssau ROC曲线称为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。

10 如何绘制ROC曲线？

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”列对应预定概率为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“frequency”拖入测试变量列，“serial number”拖入状态变量列。将状态变量的值设置为“1”；4。点击“ROC曲线”、“对角线参考线”、“ROC曲线坐标点”确认。原始ROC曲线将稍后出现。

为什么ROC曲线能衡量模型效果呢？

ROC曲线分析是评价logistic回归模型的另一种方法。用ROC曲线下面积（AUC）评价模型预测值区分疾病与对照的能力。AUC也称为c统计量和一致性指数。ROC曲线下面积为a，可用来综合评价诊断的准确性。它可以理解为所有特定条件下的平均灵敏度，其取值范围为0≤a≤1。在a>0.5的情况下，a越接近1，诊断准确率越高。当a=0.5时，诊断根本不起作用。A<0.5与实际情况不符。一般来说，0.5＜a≤0.7为低诊断值；0.7＜a≤0.9为中诊断值；a＞0.9为高诊断值。

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