AUC置信区间,置信区间的计算公式

置信区间的详细计算过程 2023-11-30 22:32 431 墨鱼

置信区间的详细计算过程

AUC置信区间,置信区间的计算公式

AUC置信区间,置信区间的计算公式

如何计算测试集上ROCAUC分数的95%置信区间(CI)？（例如使用bootstrap）。如何比较AUC分数（在测试集上）并测量p值以评估统计显着性？零假设是模型没有不同。拒绝接下来，可以使用以下方法计算AUC的置信区间：survivalROC::survivalROC(time,status,predictor,conf.int=TRUE)，其中time是代表学生的每个观察者的向量

auc_values.append(roc_auc)returnnp.percentile(auc_values,(2.5,97.5))这里，clf是您想要测试X_train,y_train,X_test,y_test性能的分类器，就像在您的代码中一样。这就给出了如下的置信区间（4）简单来说，AUC值的置信区间是通过多次随机采样生成的，反映了AUC值真实区间的可信度。2.为什么需要AUC值的置信区间？AUC值是通过样本拟合得出的，反映样本特征

如何理解95%置信区间_Cykaede的博客-CSDN博客_95%置信区间3.医学影像深度学习系列(4)-使用bootstrap计算AUC值的置信区间-知乎(zhihu)4.传统AUC临床研究测量的置信区间通常是基于正态性假设构建的，例如AUC值的置信区间基于交叉验证分布的AUC度量、基于校正交叉验证分布的AUC度量的置信区间等。显然这些置信区间是对称的，所以

估计接收工作曲线(ROC)和ROC曲线下面积(AUC)的函数，以及估计AUC估计参数和非参数置信区间的各种方法。它还包括对已知值的ROC估计。然而，这些对称的置信区间往往表现出低置信度或较长的区间长度，这很容易导致激进的（自由的）统计推断结果。通过对AUC指标的理论分析，发现AUC指标的真实分布实际上是不对称的，此时

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