问题标签 [roc]

我将 pec 包中的 cindex 函数与 coxph （生存包）中的结果一致性索引进行比较。

1）首先这两个函数之间的结果不同

2) 如果我使用计数过程格式，cindex 函数会给我一个错误

有谁知道为什么 1）两个 C 索引不同，2）是否可以在 cindex 函数中使用计数过程格式？

谢谢！

我可以使用一些预先指定的截止值（阈值）来绘制带有pROC包的 ROC 曲线吗？例如，我可以输入控制/案例值和我自己的阈值点来计算相应的敏感性和特异性吗？

我正在尝试绘制 ROC 曲线来评估我使用逻辑回归包在 Python 中开发的预测模型的准确性。我计算了真阳性率和假阳性率；但是，我无法弄清楚如何使用matplotlib和计算 AUC 值正确绘制这些图。我怎么能那样做？

我已经绘制了 FPR 与 TPR 的关系图，以制作几条 ROC 曲线，如链接所示。

但是，在我看来，trapz() 没有计算底部 2 条曲线的正确 AUC。AUC 似乎大于先前图的 AUC，但计算出的 AUC 较低。

谁能向我解释这是为什么？

先感谢您。

我直接从这里获取 ROC 代码：http: //scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_roc.html

如您所见，我在 for 循环中将类数硬编码为 46，但是即使我将其设置为低至 2，我仍然会收到错误消息。

错误是：

y_pred正如您在此处看到的： array.shape() 给出错误元组不可调用

并且y_test只是一个类似于 y_pred 的一维数组，除了我的问题的真实类。

我不明白，什么有太多的索引？

从这里跟进：Converting a 1D array into a 2D class-based matrix in python

我想为我的 46 个类中的每一个绘制 ROC 曲线。我有 300 个测试样本，我已经运行了我的分类器来进行预测。

y_test是真正的类，y_pred也是我的分类器预测的。

这是我的代码：

但是，现在我收到以下错误：

从这里跟进：使用python制作ROC曲线进行多分类 我的代码如下：

y_test_bi和的形状y_pred_bi都是(300,46)，因为有 46 个类和 300 个测试数据点。

这两个矩阵的格式是每一列代表一个类，并且由0s 或1s 组成。

但我收到了这个错误：

我一直在使用pROCR 中的包来生成与特定阈值相对应的 SP 和 SN 值的自举置信区间。但是，我一直无法找到为 PPV 和 NPV 值生成 CI 的方法。里面有这样的功能pROC吗？

我正在尝试为普通人群中的三种生物标志物创建一条 ROC 曲线。我已经从 proc 逻辑语句创建了一条覆盖曲线。SAS（在默认选项中）有什么方法可以标记生物标记之一上的特定点。另外，我想创建一条水平和垂直线来描绘这些特定点的 Sn 和 1-Sp。

除了创建注释数据集并通过 proc gplot 绘制图形之外，还有更简单的方法吗？

提前致谢！！

我想使用 来计算 AUC auc(roc(predictions, labels))，其中labels是1(x15) 和0(x500) 的数值向量，并且是具有从[二项式]predictions派生的概率的数值向量。glm它应该很简单，但auc(roc(predictions, labels))会给出错误消息“没有足够的不同预测来计算 ROC 曲线下的面积”。我一定在做一些傻事，但我不知道是什么。你能？

代码是