roc曲線可以簡單、直觀得觀察分析方法的臨床準確性，並可用肉眼作出判斷。roc以真陽性率（靈敏度fpr）為縱座標，假陽性率（1-特異度tpr）為橫座標繪製的曲線，可準確反映某分析方法特異性和敏感性的關係，是試驗準確性的綜合代表。roc曲線不固定分類界值，允許中間狀態存在，利於使用者結合專業知識，權衡漏診與誤診的影響，選擇一更佳截斷點作為診斷參考值。提供不同試驗之間在共同標尺下的直觀的比較，roc曲線越凸越近左上角表明其診斷價值越大，利於不同指標間的比較。曲線下面積可評價診斷準確性。
1.相關定義及計算公式（用混淆矩陣的形式將分類結果展示出來）
2.載入r包rocr
3.畫roc曲線
本身這個軟體內嵌的是有參考資料的，你可以執行：rocr.******$labels和rocr.******$predictions來檢視資料內容。
roc曲線執行命令如下：
4.roc曲線評價統計量
roc曲線下的面積（area under roc curve）值在1.0和0.5之間。在auc>0.5的情況下，auc越接近於1，說明診斷效果越好。auc在 0.5～0.7時有較低準確性，auc在0.7～0.9時有一定準確性，auc在0.9以上時有較高準確性。auc=0.5時，說明診斷方法完全不起作用，無診斷價值。auc<0.5不符合真實情況，在實際中極少出現。
auc值用以下命令提取：
auc
auc=unlist(slot(auc,"y.values"))
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指令碼安裝包，c語言源 開源 編譯時間長。lamp環境搭建 linux apache mysql php 效率高 mnt cdrom packagehttpd 2.2.15 15.el6.centos.1.i686.rpm httpd 軟體名 2.2.15 軟體版本 15 軟體發布次數 el6.ce...
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