roc指标哪里看:ROC曲线应该怎么看?

股票学习网 发布:2021-05-04 01:03:23 阅读:29次

Roc曲线,又称“受试者工作特征曲线”,抛开这个难记的名字不谈,主要来谈谈Roc主要用于预测事件/诊断的准确率。

ROC曲线的应用广泛,最初是运用在军事上,现在更多应用在医学领域。不仅如此还可使用在投资预测、生物实验等等场景下。比如用ROC曲线天气预报中对暴风预告的准确率,或者....

ROC曲线图是反映敏感性与特异性之间关系的曲线。横坐标X轴为 1 – 特异性,也称为假阳性率(误报率),X轴越接近零准确率越高;纵坐标Y轴称为敏感度,也称为真阳性率(敏感度),Y轴越大代表准确率越好。

根据曲线位置,把整个图划分成了两部分,曲线下方部分的面积被称为AUC(Area Under Curve),用来表示预测准确性,AUC值越高,也就是曲线下方面积越大,说明预测准确率越高。曲线越接近左上角,预测准确率越高。

接下来就简单了解一下,如何绘制ROC曲线,如何解读结果。

(1)背景

当前进行一项影响“低出生体重儿”的研究,希望研究产妇年龄,产妇体重对于“低出生体重儿”的预测准确率。将低出生体重儿赋值为1,正常出生体重儿赋值为0。

(2)操作步骤

使用路径:SPSSAU→可视化→ROC曲线

首先要拖拽分析项到分析框中,放置位置如下图所示:

右上侧的数值(分割点)代表变量Y的判断标准,大于或等于这个标准的数值判断为“阳性”,小于这个标准的数值判断为“阴性”。默认判断数值为1,如果默认数值与判断标准不符,可手动修改。

腺苷脱氨酶(ADA)对结核性浆膜腔积液的鉴别有很好的意义。一项研究选择了40例腹水患者,其中确诊结核性腹水20例,肿瘤性性腹水20例,测定腹水ADA,研究目的是确定ADA诊断结核的界值。

1、数据变量如下:

group:1为结核,2为肿瘤

ADA:为腹水ADA值,连续变量

变量视图:

2、选择菜单:

进入主对话框,设置如下:

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与之前的不同,在该数据集中,除了病人信息(id)和预测变量(VCAN的表达值)外,具有两个结局变量,分别是futime(时间)和fustat(状态)。

Step 3 构建ROC曲线函数

ROC3 <- timeROC(T=rt2$futime, #结局时间 delta=rt2$fustat, #结局指标 marker=rt2$VCAN, #预测变量 cause=1, #阳性结局指标数值 weighting="marginal", #计算方法,默认为marginal times=c(1, 3, 5), #时间点,选取1年,3年和5年的生存率 iid=TRUE)ROC3 #查看模型变量信息

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在分析中,通过marginal进行权重赋值,即K-M分析法,分析了在不同时间截点时,VCAN对患者的生存预测能力。结果显示了事件的数量(Cases)、存活数(Survivors),以及VCAN基因预测患者1年,3年和5年生存情况的AUC值。

Step 4 绘制ROC曲线

plot(ROC3, time=1, col="red") #time是时间点,col是线条颜色plot(ROC3, time=3, col="green", add=TRUE) #add指是否添加在上一张图中plot(ROC3, time=5, col="blue", add=TRUE)legend("bottomright", c("Year-1", "Year-3", "Year-5"), col=c("red", "green", "blue"), lty=1, lwd=2) #添加标签信息

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如图所示,红、绿、蓝三条线分别代表了VCAN对患者1年,3年以及5年生存预测情况的曲线。

Step 5 计算曲线下面积(AUC)以及95%的置信区间

ROC3$AUC #查看AUC值

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结果显示,其1年,3年,以及5年的曲线下面积值分别为0.598,0.629,以及0.799。

confint(ROC3)$CI_AUC #使用confint计函数计算95%的置信区间

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同时,通过confint函数,我们分别获得了相应曲线的95%可信区间。

Step 6 绘制Time-Dependent AUC曲线

plotAUCcurve(ROC3, conf.int=TRUE, #添加置信区间曲线 conf.band=TRUE)

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通过plotAUCcurve函数,将不同时间点的AUC值及其95%CI绘制成图,直观的反映出在不同时间中VCAN基因对患者预后的预测能力大小。如图所示,随着时间的增加,其预测的准确性也逐渐上升。

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