ROC特性曲线简介
ROC曲线校准曲线
ROC曲线校准曲线
ROC是Receiver Operator Characteristic（接收机操作特性）的缩写，是一种测量给定检测系统的性能的常用曲线，在医学诊断和生物识别等许多应用场合中都有广泛的应用。
ROC曲线是衡量某个分类器的性能的实用方法，通过比较分类器的真正例数和假正例数，以便评价其对于给定分类标准的可靠性，从而了解模型是否会过拟合等。
ROC曲线由两个椭圆构成，即真正例率（TPR）和假正例率（FPR），也称为假阳性率。
相比于简单的分类器，ROC曲线会提高分类器或检测系统性能的信任度，使得分类器能够将一类对象从另一类中有效地区分出来。
此外，它还可以帮助我们确定正确的分类阈值，最大程度地根据模型获得更高的精确度，特别是当分类数据具有不均衡性时，ROC 曲线则更为有用，比如医学诊断中多种结节图像的检测，在少量数据的情况下，能够判断检测模型的效果。
ROC曲线在德性评估和算法校准中引入的有效评估指标，它可以帮助我们确定最佳的分类阈值，进而更好地识别潜在的病例，使得模型能够有效地进行分类和诊断。
ROC曲线可以清楚地显示分类器性能，以便立即判断模型预测效果如何，使用ROC曲线对模型效果进行客观评估。
另外，它还能帮助我们比较模型分类性能，发现不同类型分类器有没有显著差异。
总之，ROC曲线是一个很有用的方法，可以帮助我们比较多个模型的分类性能，发现模型的不同性能，也可以用来确定最佳的分类标准以提高检测系统的性能，这在医学诊断、生物识别等多种应用M中都很有用。
ROC曲线分析详细解释
ROC曲线分析详细解释（一）ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC 曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
（二）ROC曲线的主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的 AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
（三）ROC曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
2.ROC曲线评价统计量计算。
ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。
ROC曲线
ROC曲线的概念ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
ROC曲线的主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的 AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
ROC曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
2.ROC曲线评价统计量计算。
ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。
在AUC>0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。
AUC在 0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。
AUC=0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。
多分类模型的roc曲线
多分类 ROC 曲线ROC（接收器操作特性）曲线通常用于评估二分类模型的性能。
然而，对于具有多个类别的多分类模型，ROC 曲线可以扩展为多个 ROC 曲线，称为多分类 ROC 曲线。
构造多分类 ROC 曲线对于具有 K 个类的多分类模型，可以构造 K 个 ROC 曲线，每个 ROC 曲线对应于一个类，称为“正类”，而其他类称为“负类”。
对于每个类：1.计算该类为正类的真阳性率 (TPR) 和假阳性率 (FPR) 的各个阈值。
2.将 TPR 和 FPR 值绘制在坐标系上，形成 ROC 曲线。
解释多分类 ROC 曲线多分类 ROC 曲线类似于二分类 ROC 曲线，但有以下一些关键差异：•面积下 ROC 曲线 (AUC)：对于多分类模型，AUC 的计算方法与二分类模型不同。
它表示所有 K 个 ROC 曲线的平均 AUC。
•比较模型性能：多分类ROC 曲线可以用于比较具有不同类别的模型的性能。
AUC 值更高的模型被认为具有更好的性能。
•模型选择：多分类 ROC 曲线可用于选择特定问题最合适的模型。
具有较高AUC 值的模型通常是更好的选择。
优缺点优点：•提供对多分类模型性能的全面评估。
•可以用来比较不同模型的性能。
•便于可视化和解释。
缺点：•对于拥有大量类的模型，可能难以解释和比较多个 ROC 曲线。
•AUC 值可能受到类不平衡问题的影响。
替代方法除了多分类 ROC 曲线之外，评估多分类模型性能的其他方法还包括：•精度：预测正确的样本比例。
•召回率：属于特定类的样本被正确识别的比例。
•F1 分数：精度和召回率的加权平均值。
•混淆矩阵：显示模型预测与真实标签之间的比较。
roc曲线 youden指数
roc曲线youden指数
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种用于评估二分类模型性能的可视化工具。
它以真正例率（True Positive Rate，或称为灵敏度）为纵轴，以假正例率（False Positive Rate，或称为1-特异度）为横轴，通过改变分类阈值来观察模型在不同阈值下的性能表现。
Youden指数是用于选择最佳分类阈值的指标之一。
Youden指数定义为灵敏度与特异度之和减去1，即：
Youden指数 = 灵敏度 + 特异度 - 1
在ROC曲线上，Youden指数可以帮助确定最佳分类阈值，最大化真正例率与真负例率的总体差距。
当Youden指数达到最大值时，对应的分类阈值被认为是最优的。
确定最佳阈值后，可以根据该阈值进行二分类预测。
超过阈值的样本被判定为正例，低于阈值的样本被判定为负例。
Youden指数的取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示模型性能越好，值越接近0表示模型性能越差。
使用ROC曲线和Youden指数可以帮助我们评估和选择适合的分类模型，并确定最佳的分类阈值，从而提高二分类任务的性能。
ROC曲线analysis
ROC曲线受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（Sensitivity curve）。
得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
ROC曲线分析的主要步骤ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
循证咨询ROC曲线名词解释
循证咨询ROC曲线名词解释
受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。
得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
接受者操作特性曲线就是以假阳性概率（False positive rate）为
横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
最后ROC曲线是评价分类模型的可视化工具，描述分类器命中率和误报率的权衡关系，是第二次世界大战期间为雷达分析所开发的。
ROC曲线描述的其实是分类器性能随着分类器阈值的变化而变化的过程。
对于ROC曲线，一个重要的特征是它的面积，当面积为0.5属于随机分类，识别能力为0，当面积越接近于1，识别能力越强，面积
等于1时为完全识别。
ROC曲线-阈值评价标准
ROC曲线指受试者工作特征曲线/ 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve），是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、(1—特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。
在ROC曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值.考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类(negative)。
对一个二分问题来说，会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类（True positive），如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive)。
相应地,如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类(false从列联表引入两个新名词。
其一是真正类率(true positive rate ，TPR）, 计算公式为TPR=TP/ （TP+ FN），刻画的是分类器所识别出的正实例占所有正实例的比例。
另外一个是负正类率(false positive rate, FPR）,计算公式为FPR= FP / （FP + TN），计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例。
还有一个真负类率（True Negative Rate,TNR），也称为specificity，计算公式为TNR=TN/ (FP+ TN）= 1—FPR.其中，两列True matches和True non-match分别代表应该匹配上和不应该匹配上的两行Pred matches和Pred non-match分别代表预测匹配上和预测不匹配上的在一个二分类模型中,对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值,比如说0.6，大于这个值的实例划归为正类，小于这个值则划到负类中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
接收机特性曲线（Receiver operating characteristic curve）
在信号检测理论，接收机特性曲线，或者ROC，是能够描绘二类分类系统的性能的图形，通过改变二类分类系统的判别阈值。
通过绘制true positive在所有positive中的比例(TPR = true positive rate，真阳性率) vs.所有误检（false positive，假阳性率）在所有negative中的比例（FPR = false positive rate），得到ROC曲线。
TPR称作敏感性。
FPR=1-真阴性率TNR。
在信号检测理论中，接收者操作特征（receiver operating characteristic，或者叫ROC曲线）是一种对于灵敏度进行描述的功能图像。
ROC曲线可以通过描述真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）来实现。
由于是通过比较两个操作特征（TPR和FPR）作为标准，ROC曲线也叫做相关操作特征曲线。
ROC分析提供了选择最优模型与并抛弃非最优模型的工具。
最初在二战中由电气工程师和雷达工程师提出，并用来检测战场中的敌方目标，并引入心理学检测刺激的领域。
现在在医学、放射、生物统计学、机器学习和机器挖掘等领域得到了应用。
ROC 是通过比较判据变化是操作特性（TPR与FPR）得到的。
基本概念：
一个分类模型（分类器）是一个将一个实例映射到一个特定类的过程。
分类器的结果可以是一个实数（连续输出），这些分类器中类的边界必须通过一个阈值检测，举例来说，通过血压来检测一个人是否有高血压，或者它可以作为一个离散的标签表明的类。
让我们来考虑一个两类预测问题（双分类器），其结果要么是真（p）要么是假（n）。
在双分类器中有4类可能的输出。
如果输出的预测是p而真实的结果也是p，那么这就叫做真阳性（TP）；然而如果真实的结果是n，则这就叫做假阳性（FP）。
相反的来说，一个真阴性（TF）发生在预测结果和实际结果都为n的时候，而假阴性（FF）是当预测输出是n而实际值是p的时候。
为了得到一个现实世界中的恰当的例子，考虑一个检测一个人是否得一种病的测试。
一个假阳性就是一个人被测试是有这种病的，但实际却没有的情况。
一个假阴性就是一个人被测试是健康的，但实际却是得病的情况。
考虑实验，包含P个正实例与N的负实例，四种输出可以通过下面的统计表/混淆矩阵表示。
P+N=P’+N’
ROC空间的4个例子
真阳性(TP);命中，hit
正确的肯定
真阴性(TN)；
正确的否定
假阳性(FP)
错误的肯定,假报警,第一类错误假阴性(FN)：miss
错误的否定,未命中第二类错误真阳性率(TPR)
命中率，敏感率，recall
假阳性率(FPR)
错误命中率， fall-out
精确度(ACC)
特征 (SPC) 或者真阴性率
阳性预测值(PPV) precision 阴性预测值(NPV)
假发现率 (FDR)
Matthews相关系数 (MCC)
F1评分
Source: Fawcett (2006).=N =P
ROC空间
要生成一个ROC
（=TP/(TP+FN=P)
性案例的性能。
而FPR（
通过上面的表述，可见TPR反应的是对阳性样本的识别能力；而FPR是对阴性样本的识别能力。
ROC空间将FPR和TPR定义为x和y轴，这样就描述了真阳性（获利）和假阳性（成本）之间的博弈。
而TPR就可以定义为灵敏度，而FPR就定义为(1-特异度)，因此ROC曲线有时候也叫做"灵敏度和1-特异度"图像。
每一个预测结果在ROC空间中以一个点代表。
最好的可能预测方式是一个在左上角的点，在ROC空间坐标轴(0,1)点，这个代表着100%灵敏（没有假阴性）和100%特异（没有假阳性）。
而(0,1)点被称为完美分类器。
一个完全随机预测会得到一条从左下到右上对角线（也叫无识别率线）上的一个点。
一个最直观的随机预测的作决定的例子就是抛硬币。
随着样本数目的增加，随机分类器的ROC曲线在（0.5,0.5）处集中。
这条斜线将ROC空间划分为两个区域，在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果,而在这条线以下的点代表了差的分类结果。
注意到，持续差的分类器翻转后就可以得到一个好的分类器。
这就是说，不论这种分类器预测了什么，那么就做其反面的决策，从而得到一个更好的结果。
ROC空间中的线
离散分类器，如决策树，产生的是离散的数值或者一个双标签。
应用到实例中，这样的分类器最后只会在ROC空间产生单一的点。
而一些其他的分类器，如朴素贝叶斯分类器，逻辑回归或者人工神经网络，产生的是实例属于某一类的可能性，对于这些方法，一个阈值就决定了ROC空间中点的位置。
举例来说，如果可能值低于或者等于0.8这个阈值就将其认为是阳性的类，而其他的值被认为是阴性类。
这样就可以通过画每一个阈值的ROC点来生成一个生成一条曲线。
MedCalc-是较好的ROC曲线分析软件。
进一步解释：
ROC用来生成总结性的统计量，常见的有：
ROC曲线与90度的和无辨识线的intercept。
ROC曲线与无辨识线所包含的面积。
c-统计量/A’，AUC，ROC曲线下的面积。
d’ (d-prime)
C(调和)统计量
检测误差折衷图（Detection error tradeoff graph）
检测误差折衷图作为ROC的一种替代标准，分别在y-x轴绘制FNR（漏检，假阴性）与FPR （假阴性）。
这种方法图像在感兴趣区域上使用了更多的图。
大部分ROC区域是没有用的，人们更关心靠近y轴的左上角的区域，反之，在DET图中，我们更关心图像左下角的区域。
z-变换
z变换把ROC曲线变成直线。
z-变换基于一个0均值，方差为1的正态分布。
曲线下面积：AUC
在使用归一化的单位时，等于分类器把一个随机抽取的正样本比随机抽取的负样本给以更高的排名概率。