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，即曲线下面积越大，预测精度越高。准确度越高。幸运的是，有一种有效的基于排名的算法可以为我们提供这些信息，称为曲线下面积。 y_score：分类器为每个样本计算的概率或决策函数得分。

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。

1、rocketmq

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+德隆模型一键对比测试。

2、rocky

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）。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。

如今，作为数据分析的终结者，ROC工程师又研发出另一款终极工具——ROC终结者，可以一键生成多模式ROC曲线+完整的模型评估参数+德龙模型对比测试。 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。

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