roc曲線面積越小表示什么？ROC曲線下面積-spssau ROC曲線稱為AUC，表示預(yù)測(cè)精度。AUC值越高，預(yù)測(cè)精度越高。AUC值越高，預(yù)測(cè)精度越低。如果AUC小于0.5，說明預(yù)測(cè)性診斷比隨機(jī)猜測(cè)更

roc曲線面積越小表示什么？

ROC曲線下面積-spssau ROC曲線稱為AUC，表示預(yù)測(cè)精度。AUC值越高，預(yù)測(cè)精度越高。AUC值越高，預(yù)測(cè)精度越低。如果AUC小于0.5，說明預(yù)測(cè)性診斷比隨機(jī)猜測(cè)更差。這種情況不應(yīng)該發(fā)生在實(shí)際情況中?？赡苁菭顟B(tài)變量標(biāo)準(zhǔn)集錯(cuò)了。建議檢查設(shè)置。

10?如何繪制ROC曲線？

ROC曲線制作步驟：使用SPSS制作ROC曲線。1首先，輸入數(shù)據(jù)：這里序號(hào)1代表命中，0代表誤報(bào)，“頻率”列對(duì)應(yīng)預(yù)定概率為0.2/0.5/0.8時(shí)的命中和誤報(bào)頻率；2。第二，打開“分析”進(jìn)行頻率加權(quán)，底部會(huì)出現(xiàn)“ROC曲線”。打開“frequency”拖入測(cè)試變量列，“serial number”拖入狀態(tài)變量列。將狀態(tài)變量的值設(shè)置為“1”；4。點(diǎn)擊“ROC曲線”、“對(duì)角線參考線”、“ROC曲線坐標(biāo)點(diǎn)”確認(rèn)。原始ROC曲線將稍后出現(xiàn)。

為什么ROC曲線能衡量模型效果呢？

ROC曲線分析是評(píng)價(jià)logistic回歸模型的另一種方法。用ROC曲線下面積（AUC）評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)值區(qū)分疾病與對(duì)照的能力。AUC也稱為c統(tǒng)計(jì)量和一致性指數(shù)。ROC曲線下面積為a，可用來綜合評(píng)價(jià)診斷的準(zhǔn)確性。它可以理解為所有特定條件下的平均靈敏度，其取值范圍為0≤a≤1。在a>0.5的情況下，a越接近1，診斷準(zhǔn)確率越高。當(dāng)a=0.5時(shí)，診斷根本不起作用。A<0.5與實(shí)際情況不符。一般來說，0.5＜a≤0.7為低診斷值；0.7＜a≤0.9為中診斷值；a＞0.9為高診斷值。