【求助】ROC曲线是什么统计指标

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ROC曲线是什么统计指标，一半用来那种统计分析？？我好像没听说过？
但在看资料时，有的是用ROC比较的。

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关键词：ROC曲线 统计指标 ROC 统计分析 计分析 统计 资料

统计灵敏度的。

曲线下的面积

ROC曲线是Receiver Operating Characteristic的缩写，用于二分类判别效果的分析与评价。一般自变量为连续变量，因变量为二分类变量。基本原理是通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动，获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连 接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高。
印象中论坛里面有专门的介绍，建议搂主仔细搜索以下。

谢谢各位了，现在还是不会用啊

同样的问题！谢谢了！

在医学领域主要用于诊断试验价值的评价

在不平衡数据挖掘中，ROC曲线可以去评价一个模型的好坏。ROC下方面积越大，说明分类的效果越好。
它显示分类器真正率和假正率之间折中的一种图形化方法。TPR的计算公式为TPR=TP / (TP + FN)，刻画的是分类器所识别出的正实例占所有正实例的比例。FPR计算公式为FPR= FP / (FP + TN)，计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例。

受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线)，又称为感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。

ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)，以真阳性率(灵敏度)为纵坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。