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        ROC曲线联合诊断后敏感度提高至80%但特异度降低为51%

        相关实验:造血干细胞的表达

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        风决定挽留

        这样可以大论文吗,还有就是准确度,是不是敏感性+特异性-1,这个模型才0.3.是不是不太行呢

        wx-share
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        4 个回答

        user-title

        z流沙z

        有帮助

        0.3确实低了点,最起码要大于0.5,曲线下面积越大,越接近于1,模型的诊断或预测效果越好。

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        loveliufudan

        有帮助

        关于是否可以发表大论文,这需要结合具体研究内容和实验设计等多方面因素进行综合考虑,而仅凭一个指标是无法判断的。

        ROC曲线联合诊断后敏感度提高至80%,但特异度降低为51%的情况,可以说明该模型对阳性样本的诊断效果有所提高,但同时也增加了误诊的可能性,因为模型对阴性样本的辨别能力降低了。

        至于准确度,它可以用敏感性和特异性的加权平均值来计算,或者用混淆矩阵计算。而准确度不能简单地用敏感性加特异性减一来计算,因为它无法反映样本分布的不平衡性。

        总之,在评估模型的性能时,需要综合考虑多个指标,如敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值等,才能全面地评估模型的可靠性和应用价值。

        user-title

        土井挞克树

        有帮助

        如果是0.3的模型是不建议用的,可以用roc选择一个敏感度和特异度都相对较高的模型

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        sswei

        有帮助

        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(X越小,Y越大),预测准确率越高。

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