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        相关实验:基于 SPSS 的卡方检验

        user-title

        秃头女孩101

        老师们 请教一下

        我做二元logistics回归有意义的因素 为什么做出的ROC曲线P是>0.05的

        这样子的ROC是可以用的吗

        wx-share
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        2 个回答

        user-title

        loveliufudan

        有帮助

        在做二元 logistic 回归时,通常会使用 ROC 曲线来评估模型的性能,以确定分类器的性能是否良好。对于 ROC 曲线,其横坐标为 1-特异度,纵坐标为灵敏度。通常情况下,我们会计算 ROC 曲线下面积(AUC),来衡量分类器的性能。

        在你的情况下,你已经做了二元 logistic 回归,并且通过计算 ROC 曲线,发现 P 值大于 0.05,这意味着模型不能很好地区分阳性和阴性样本。但是,即使 P 值大于 0.05,ROC 曲线仍然是有用的,因为它可以帮助你确定分类器的性能,以及对分类器进行比较。此外,ROC 曲线下面积(AUC)可以帮助你比较不同分类器的性能,以确定哪个分类器更好。

        因此,即使 P 值大于 0.05,ROC 曲线仍然可以用来评估分类器的性能和进行比较。但是,需要注意的是,P 值只是一种用来判断统计学显著性的方法,ROC 曲线的实际意义更加广泛。

        user-title

        土井挞克树

        有帮助

        可能是不存在截断值,或者不符合约登指数的条件

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