R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化
人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结果逻辑回归。但是,流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结果逻辑回归。但是,流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
之前我们讨论了使用ROC曲线来描述分类器的优势,有人说它描述了“随机猜测类别的策略”。
在本文中,我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包,并重点介绍了六个有用的包。
R语言ROC曲线下的面积 – 评估逻辑回归中的歧视
R语言中绘制ROC曲线和PR曲线
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