ROC曲线的含义
ROC曲线的含义
ROC曲线为 FPR 与 TPR 之间的关系曲线，这个组合以 FPR 对 TPR，即是以代价 (costs) 对收益 (benefits)，显然收益越高，代价越低，模型的性能就越好。
x 轴为假阳性率（FPR）：在所有的负样本中，分类器预测错误的比例
y 轴为真阳性率（TPR）：在所有的正样本中，分类器预测正确的比例（等于Recall）
从FPR,TPR的定义来看，两者是一个相互制约的关系， 我们期望是TPR越大越好，而FPR越小越好。
在《TCGA-生存分析》课程中，我们就是采用多因素COX回归构建一个Risk Score ,基于Risk Score 值的划分边界不同，可以筛选出最优的预测模型。
- 发表于 2018-12-09 21:28
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- 分类：TCGA
