ROC曲线以真阳性率为纵坐标，以假阳性率为横坐标（1-特异度），，这样子ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。简单、直观，通过图示可观察分析方法的临床准确性，并可用肉眼作出判断。
ROC曲线在我的记忆中，是在本科三年级的循证医学课，预防医学课上学过的，现在已经很模糊了，但是好像需要用上，这一次来回顾下： ROC曲线 (receiver operating characteristic curve) ,又称受试者工作特征曲线，或感受性曲线 (sensitivity curve) . 用简单的话概括，就是用于评价，比较诊断性实验的效果，是否有应用价值。或者选择适合的截断值，用于诊断实验。 ROC曲线纵坐标为真阳性率（TPR灵敏度），横坐标为假阳性率（1-特异度FPR）。关于真阳性率，假阳性率等的概念这里不做赘述。曲线越靠近左上角，越有诊断价值，ROC曲线下面积越大，越有应用价值。
在一个二分类模型中，如风险打分模型，假设采用逻辑回归分类器，
其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定一个阈值如，概率大于等于的为正类，小于的为负类。对应的就可以算出一组(FPR,TPR)，在平面中得到对应坐标点。
ROC曲线实际上也是由一系列的点所构成，即模型的阈值不断变化，随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。阈值最大时，对应坐标点为(0,0)，阈值最小时，对应坐标点(1,1)。
对基因表达打分模型的理解也类似，根据risk score可将sample分为高风险与低风险组，而高低风险组与实际的alive, dead存在差异, 因此每个sample的score分数都不一，依次以sample的score（或正样本的预测概率）作为阈值，可得出与sample数相同的点数，其阈值改变，TPR,FRP随之改变，因而出现了我们常见的曲线。
从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准：
参考资料链接：
Posted on
To be or not to be is only a part of the question, the question also includes how long to be. 生存分析(survival analysis), 不想用难懂的术语去解释，很讨厌课本上的复杂句式，好像不搞那么复杂就很low?明明本身是很简单的概念。 我们来对比一下： A: 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一种统计学方法。(官方） B: 生存分析就是将观测和生存时间结合起来分析的统计学方法。目的在于显示某因素与生存时间的关系。（自己的） 读完A后的感觉就是我还要再去读两遍，然后问生存分析到底是干嘛的？ 生存时间的类型：完全数据（从起点到死亡），截尾数据（从起点到某一时间点）
生存资料的特点：含有截尾数据，截尾数据的真实生存时间未知，但确定的是大于生存时间。一般不呈正态分布。
条件生存概率：如年条件生存概率，月条件生存概率。
生存率：如5年生存率，指经过5年后，仍存活的概率。
生存曲线（Survival curve）:以随访时间为横轴，生存率为纵轴，将各点连成曲线。
应用于基因表达高低，可分为两组，高表达，与低表达。
分析资料： 1）估计：Kaplan-Meier法（K-M法），由Kaplan和Meier于1958年提出，适用于小样本和大样本。 2）比较：log-rank检验，非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线。检验统计量为卡方。实为单因素分析， 要求各曲线不能交叉，如交叉提示存在混杂因素。 3）影响因素分析：Cox比例风险回归模型（最重要的模型之一），多因素分析方法，1972年提出，不考虑生存 时间分布，利用截尾数据。 4）预测：Cox回归模型预测生存率
1、质谱图的横坐标和纵坐标是什么。 2、roc曲线的横坐标和纵坐标是什么。 3、色谱图的横坐标和纵坐标是什么。 4、xrd横坐标和纵坐标是什么。1.横坐标：平面笛卡尔坐标系中一个点的横的坐标,由平行于x轴的线段来度量。 2.横坐标通常和纵坐标相对。 3.在数学的函数中也有所应用。 4. 纵坐标：纵坐标（verticalordinate），也称y坐标，纵坐标和横坐标构成笛卡尔坐标系（直角坐标系）以表示函数的图像。 5.纵坐标是笛卡尔坐标系中一个点的竖直的坐标，由平行于y轴的线段来度量。
论文折线图纵坐标横坐标写变量随时间、空间等因素的变化趋势。如果折线图用于描述其他类型的变化趋势，那么横纵坐标的含义也会相应改变，在绘制论文折线图时，应该根据所研究的变量和研究目的来确定横纵坐标的意义，并确保图表的可读性和准确性。折线图的纵坐标一般表示变量的数值或比例，例如销售额、数量、比率等。横坐标则表示时间、空间或其他随着时间/空间变化的因素，例如日期、季节、地区等。
坐标轴和数据线使用粗线条，刻度清楚，网格线（如果使用）使用细线条或者虚线。刻度线在坐标轴的内（上）侧。坐标名称、单位不能少，纵坐标的坐标名称及单位名称文字向左倒，便于阅读。单位要使用标准单位。只有一条数据图、线时，可不用图例。图名要有自明性。如果需要打印，打印出来一般都是黑白的（学术期刊发表一般是黑白的），还得考虑打印出来的线条能够彼此区分清楚。
流式细胞仪的图分为两种，一种是散点图，一种是柱状图。
在散点图上，横，纵坐标代表的是这两个检测指标的相对荧光强度，至于是哪两种，取决于你检测是机器的设置和你实验的需求。
在柱状图上，横坐标代表的是相对荧光强度，而纵坐标是计数。
还有一种横坐标是时间轴，而纵坐标是相对荧光强度，这个可以检测检测过程中的信号变化。
论文折线图纵坐标横坐标写变量随时间、空间等因素的变化趋势。如果折线图用于描述其他类型的变化趋势，那么横纵坐标的含义也会相应改变，在绘制论文折线图时，应该根据所研究的变量和研究目的来确定横纵坐标的意义，并确保图表的可读性和准确性。折线图的纵坐标一般表示变量的数值或比例，例如销售额、数量、比率等。横坐标则表示时间、空间或其他随着时间/空间变化的因素，例如日期、季节、地区等。
不是很理解，不过这个图应该是搞趋近函数的吧，好久没玩过了？
流式细胞仪的图分为两种，一种是散点图，一种是柱状图。
在散点图上，横，纵坐标代表的是这两个检测指标的相对荧光强度，至于是哪两种，取决于你检测是机器的设置和你实验的需求。
在柱状图上，横坐标代表的是相对荧光强度，而纵坐标是计数。
还有一种横坐标是时间轴，而纵坐标是相对荧光强度，这个可以检测检测过程中的信号变化。
ROC曲线可以衡量分类器的准确性和灵敏度，具有重要的应用价值。
1.理解ROC曲线的基本概念
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种分类器的综合性能指标，以假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横坐标，真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标，在平面直角坐标系中描绘的曲线形状。
ROC曲线的总面积是1，曲线下方面积越大，分类器的准确性越高。
2.应用于医学诊断
在医学图像分析中，ROC曲线可以帮助医生判断肿瘤恶性程度。
医学实验表明，针对性生成对抗网络（Conditional GAN）的ROC曲线面积可达到，比传统方法更加准确。
3.应用于金融风控
在金融领域，ROC曲线在评估信用卡欺诈检测模型方面具有广泛使用。利用ROC曲线可以把交易分数设置为阈值，并根据TPR和FPR来优化分类器的性能。
4.应用于工业质检
在工业领域，ROC曲线用于评估分类器的缺陷检测能力。在汽车质检中，利用ROC曲线可以帮助工人在扫描所有汽车表面时准确识别外观和结构性问题。
5.应用于信息检索
在信息检索领域，ROC曲线是衡量搜索引擎的性能的一个重要因素，可以用来比较不同搜索算法的优劣。利用ROC曲线可以对计算机程序进行性能评估，以选择最佳的词向量表示算法。
6.应用于生物医学领域
在生物医学领域，ROC曲线广泛应用于定量化筛选（Quantitative screening）中，通过对疾病标记物进行分析来判断病症。
例如，利用还原空间重构方法，可以通过绘制基于诊断类受试者作为正样本，而健康控制组和其他非目标疾病作为负样本的ROC曲线，预测确诊恶性肿瘤的概率。
以上是ROC曲线在不同领域的应用价值，可以看出其非常广泛。根据具体领域和实际需求，我们可以选择合适的ROC曲线方法来进行分类器评估和性能优化。
ROC曲线在我的记忆中，是在本科三年级的循证医学课，预防医学课上学过的，现在已经很模糊了，但是好像需要用上，这一次来回顾下： ROC曲线 (receiver operating characteristic curve) ,又称受试者工作特征曲线，或感受性曲线 (sensitivity curve) . 用简单的话概括，就是用于评价，比较诊断性实验的效果，是否有应用价值。或者选择适合的截断值，用于诊断实验。 ROC曲线纵坐标为真阳性率（TPR灵敏度），横坐标为假阳性率（1-特异度FPR）。关于真阳性率，假阳性率等的概念这里不做赘述。曲线越靠近左上角，越有诊断价值，ROC曲线下面积越大，越有应用价值。
在一个二分类模型中，如风险打分模型，假设采用逻辑回归分类器，
其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定一个阈值如，概率大于等于的为正类，小于的为负类。对应的就可以算出一组(FPR,TPR)，在平面中得到对应坐标点。
ROC曲线实际上也是由一系列的点所构成，即模型的阈值不断变化，随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。阈值最大时，对应坐标点为(0,0)，阈值最小时，对应坐标点(1,1)。
对基因表达打分模型的理解也类似，根据risk score可将sample分为高风险与低风险组，而高低风险组与实际的alive, dead存在差异, 因此每个sample的score分数都不一，依次以sample的score（或正样本的预测概率）作为阈值，可得出与sample数相同的点数，其阈值改变，TPR,FRP随之改变，因而出现了我们常见的曲线。
从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准：
参考资料链接：
Posted on
To be or not to be is only a part of the question, the question also includes how long to be. 生存分析(survival analysis), 不想用难懂的术语去解释，很讨厌课本上的复杂句式，好像不搞那么复杂就很low?明明本身是很简单的概念。 我们来对比一下： A: 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一种统计学方法。(官方） B: 生存分析就是将观测和生存时间结合起来分析的统计学方法。目的在于显示某因素与生存时间的关系。（自己的） 读完A后的感觉就是我还要再去读两遍，然后问生存分析到底是干嘛的？ 生存时间的类型：完全数据（从起点到死亡），截尾数据（从起点到某一时间点）
生存资料的特点：含有截尾数据，截尾数据的真实生存时间未知，但确定的是大于生存时间。一般不呈正态分布。
条件生存概率：如年条件生存概率，月条件生存概率。
生存率：如5年生存率，指经过5年后，仍存活的概率。
生存曲线（Survival curve）:以随访时间为横轴，生存率为纵轴，将各点连成曲线。
应用于基因表达高低，可分为两组，高表达，与低表达。
分析资料： 1）估计：Kaplan-Meier法（K-M法），由Kaplan和Meier于1958年提出，适用于小样本和大样本。 2）比较：log-rank检验，非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线。检验统计量为卡方。实为单因素分析， 要求各曲线不能交叉，如交叉提示存在混杂因素。 3）影响因素分析：Cox比例风险回归模型（最重要的模型之一），多因素分析方法，1972年提出，不考虑生存 时间分布，利用截尾数据。 4）预测：Cox回归模型预测生存率
医学roc曲线的绘制与解释如下：
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。
受试者工作特征曲线 ( receiver operator characteristic curve, ROC 曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定尔），以真阳性率 （灵敏度）为以坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验汗价方法有一个其同的特点，必须将武验结果分为两类 ，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，而是根据实际情况许有中间状态，可以把武验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致常和升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国更为广泛。
1ROC 曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2选择最佳的诊断界限值。ROC 曲线越章近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC 曲线的点是错误最少的最好国值，其假阳性和假阴性的总数最小。
两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时 ，可将各过验的 ROC 曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC 曲线所代表的受试者工作最准确。
什么是接受者操作特性曲线（ROC曲线）在过去的15年中，接受者操作特性（ROC）曲线分析已成为越来越受欢迎在生物医学科学。它在评价医疗诊断测试为连续或有序分类（等级）的结果中起着重要的作用。诊断检查一般可通过测量确定受试者谁可能能够从具体的干预受益。可以诊断通过比较试验结果与一个适当的阈值或临界值0，将其进行分类，说，从而判断是否有疾病。当然，这种二分法导致亏损的信息存在一定的误诊率、漏诊率,对进一步的治疗进行分析；测试的灵敏度的概率，就是那患病的病人患病，有一定的概率被正确的分类。ROC曲线诊断测试是通过绘制的灵敏度与1—特异性的各种临界值，并加入该点的线段（非参数方法）或添加一个平滑的曲线，对应于参数化模型。ROC曲线曲线下的面积通常被视为一个总结指数的性能测试。它可以直观地解释为正确的概率测试结果。迄今，不同的回归模型，广义线性模型和广义非线性模型都被提出了可以用于ROC曲线分析；他们有一个重要的临床优势，可以纳入变量的信息。他们允许测定的增量价值的诊断测试和上面的信息已纳入变量，参数较多，再进行对比和分层处理，这通常导致小样本大小，因此，会导致模型不准确的估计。回归系数可以通过最大似然估计，或利用广义估计方程（GEE）来获得。贝叶斯方法可以改善这些因为他们允许进一步纳入事先知识和信仰，例如，定性临床证据或其他研究结果（荟萃分析）。贝叶斯使用概率量化的不确定性因此认为，未知参数是随机的和已知的数据是固定6第一个贝叶斯分析一般回归模型的曲线，即有序回归模型最近才由一些学者发现。他们运用马尔可夫链蒙特卡洛（MC MC方法）采用吉布斯采样和大都市algorithm-to获取样品的边缘后验