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受试者工作特征曲线下的面积(AUC)的置信区间：参数法与非参数法在AUC估计中的应用-MATLAB开发

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简介：
本文利用MATLAB探讨了通过参数法和非参数法计算受试者工作特征曲线下面积（AUC）及其置信区间的应用，为评估诊断测试的准确性提供了有效的统计工具。 该软件提供用于估计接收器操作曲线（ROC）及 ROC 曲线下面积 (AUC) 的函数，并且包含了多种方法来估算 AUC 估计的参数与非参数置信区间。此外，它还包含对已知值进行简单引导测试以评估 ROC 下方区域的代码。 可用的 CI 估计方法包括： - Hanley-McNeil 参数化 - Mann-Whitney 非参数法 - 最大方差非参数法 - Logit 非参数法 - Bootstrap（自助抽样）非参数法 用户可以为不同的引导程序选项传递特定的参数，如果未指定，则默认采用简单的百分位引导方法。该软件依赖于 Matlab 统计工具箱中的几个函数，包括 norminv、tiedrank 和 bootci。 参考文献： Hanley, JA, McNeil, BJ (1982). 受试者工作特征（ROC）曲线下面积的含义和用途。放射学，143: 29-36 秦，G，Hotil

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    本文利用MATLAB探讨了通过参数法和非参数法计算受试者工作特征曲线下面积（AUC）及其置信区间的应用，为评估诊断测试的准确性提供了有效的统计工具。 该软件提供用于估计接收器操作曲线（ROC）及 ROC 曲线下面积 (AUC) 的函数，并且包含了多种方法来估算 AUC 估计的参数与非参数置信区间。此外，它还包含对已知值进行简单引导测试以评估 ROC 下方区域的代码。 可用的 CI 估计方法包括： - Hanley-McNeil 参数化 - Mann-Whitney 非参数法 - 最大方差非参数法 - Logit 非参数法 - Bootstrap（自助抽样）非参数法 用户可以为不同的引导程序选项传递特定的参数，如果未指定，则默认采用简单的百分位引导方法。该软件依赖于 Matlab 统计工具箱中的几个函数，包括 norminv、tiedrank 和 bootci。 参考文献： Hanley, JA, McNeil, BJ (1982). 受试者工作特征（ROC）曲线下面积的含义和用途。放射学，143: 29-36 秦，G，Hotil
     
  • CV-AUC：在R中为交叉验证的AUC估算计算高效置信区间
    优质
    本文介绍了一种用于R语言中的方法，旨在为机器学习模型的交叉验证AUC值提供高效的置信区间估计，提高评估精度和效率。 联合会的cvAUC R软件包提供了一种有效的方法来估计ROC曲线（AUC）下交叉验证面积的置信区间或方差。在二元分类问题中，这种方法通常用于评估预测模型的表现，并且常常与交叉验证结合使用以衡量结果如何推广到独立的数据集上。 为了评价交叉验证的AUC估计的质量，我们需要获得其方差的估算值。对于大规模数据集而言，生成单个性能估测的过程可能会非常耗时。此外，在相对较小的数据集中应用复杂的预测方法进行模型验证时，即使进行多次交叉验证也会消耗大量计算资源。因此，在许多实际情况下，直接通过常规方式来估计这种方差在计算上是不可行的。 作为替代方案，可以采用基于影响曲线的方法来进行更为高效地估算交叉验证AUC的方差。该软件包的主要功能包括ci.cvAUC和ci.pooled.cvAUC函数，它们能够报告交叉验证的AUC值，并分别通过不同方法来计算其置信区间。
     
  • AUC的ROC曲线计算方法
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    本文介绍了AUC的ROC曲线计算方法，通过详细解析算法原理和步骤，帮助读者理解如何评估分类模型的性能。 计算AUC并绘制ROC曲线，在MATLAB程序中应包括各种统计参数的输出。
     
  • ROC曲线的绘制与AUC分数的计算
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    本课程介绍如何通过Python等工具绘制ROC曲线，并详细讲解AUC（Area Under Curve）分数的概念及其在机器学习模型评估中的应用。 这段代码用PYTHON编写，用于绘制ROC曲线并计算AUC分数，在异常检测、故障诊断等领域非常有用。
     
  • 三种参数估计方法及其MATLAB算法在Logistic曲线中的应用
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    本文探讨了三种不同的参数估计方法，并通过MATLAB编程实现了这些方法在Logistic曲线拟合上的应用，为数据分析提供了实用工具。 本段落主要介绍三种求解logistic参数的算法：Yule算法、Rhodes算法和Nair算法，并探讨它们在MATLAB中的实现方法。
     
  • 高效AUC与ROC曲线工具：迅速计算AUC并生成ROC曲线 - 完全矢量化的MATLAB实现
    优质
    本工具为MATLAB用户提供了一个完全矢量化的解决方案，能够快速准确地计算AUC值并绘制ROC曲线，适用于各种数据分析场景。 此函数用于计算ROC（接收者操作符特征）曲线下的面积。该排名指标在机器学习、统计学、心理物理学等领域被广泛应用。利用这个函数可以轻松地为100个输入计算AUC值并绘制ROC曲线，每个输入的大小为10^5。
     
  • AUC计算与ROC曲线绘制
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    本教程详细介绍了如何利用Python进行AUC值计算及ROC曲线绘制，帮助数据分析师和机器学习工程师评估模型分类性能。 AUC的计算及ROC曲线的绘制：变量%scores表示每个样本属于类别1的概率值，而变量testclass则包含0类和1类的实际标签。输出结果res代表AUC面积，通过矩形面积之和的方式进行计算；sum1包含了ROC曲线上各个点对应的真正例率（TPR）与假正例率（FPR）。
     
  • Python中计算AUC的方法
    优质
    本文介绍了在Python中计算AUC（Area Under Curve）值的不同方法和相关库的使用技巧，帮助读者快速理解和应用这一重要的机器学习评估指标。 本段落介绍了使用Python计算AUC的方法及相关内容，有兴趣的读者可以参考学习。
     
  • 音乐算法在LFM信号参数估计中的应用
    优质
    本研究探讨了音乐算法在LFM（线性频率调制）信号参数估计中的应用，通过分析不同算法对LFM信号处理的效果和效率，旨在提高信号识别与解析精度。 该程序是用于线性调频信号参数估计的MUSIC算法实现。虽然其中存在一些小错误，但整体上还是正确的，希望能对大家有所帮助。