rockstar games，roc是什么

作为数据分析终结者的科研猫工程师，支持强大的粉丝是我们的职责，所以继GEO终结者和TCGA生存分析终结者之后，我们开发了另一个终极工具——ROC分析终结者（ROC终结者），可以生成多模型ROC曲线+完整的模型评估参数+德龙模型一键对比测试。

基于专业知识，分析疾病组和参考组的测量结果，确定测量值的上下限、组区间和截断点，根据选定的组区间列出累积频数分布表，并分别计算所有截止点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。 PR曲线是以召回率（Recall、真阳性、召回率）为横坐标，以精确率（Precision、阳性预测值、精确率）为纵坐标绘制的曲线。 PR曲线向右上角(1,1)移动越突出，诊断或拟合效果越好。

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绘制这4条ROC曲线时，需要首先将结果变量（outcome）的赋值改为Good=0、Poor=1。否则，一些ROC 将位于对角线下方，一些则位于对角线上方。我们首先建立几条用于预测结果变量（outcome）的ROC曲线：wfns； s100b； 文献[2]建立的ROC曲线； 通过逻辑回归筛选变量的预测概率建立的ROC曲线。

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佣金是指从销售收入中按一定比例收取的报酬或费用。是指卖方为了鼓励销售人员更积极地推销和销售产品而向买方支付的报酬。根据曲线的位置，将整个图分为两部分。曲线下的面积称为AUC（Area Under Curve），用于表示预测的准确性。 AUC值越高，曲线下面积越大，表明预测准确度。准确度越高。

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当观察到的数据样本高度倾斜时，精确率-召回率曲线往往会提供更多信息，并为类别分布中具有较大倾斜度的数据提供ROC 曲线的替代方案。阳性似然比（LR+）：是真阳性率与假阳性率的比值，即阴性似然比（Negative Likelihood Ratio，LR-），即假阴性率与真阴性率的比值。

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AUC（Area under Curve）：ROC曲线下的面积，在0.1到1之间。作为一个数值，可以直观地评价分类器的质量。该值越大越好。目前常用的SPSS和Prism GraphPad无法计算ROC曲线的最优临界值，也无法对不同ROC曲线的性能进行Delong统计比较。

将要测试的变量wfns、s100b、4变量模型预测值和2变量模型预测值放入测试变量框中，选择状态变量放入结果变量，状态变量值为1（赋值为1为正，请注意原值已被修改（Good=0，Poor=1），选择配对样本设计，在【显示】按钮中选择对角线、标准误和置信区间。

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