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pec パッケージの cindex 関数と coxph (survival パッケージ) の結果の一致指数を比較しています。

1) まず、これら 2 つの関数の結果が異なります。

2) カウント処理形式を使用すると、cindex 関数でエラーが発生する

1) 2 つの C-index が異なる理由、および 2) cindex 関数でカウント プロセス形式を使用できる場合、理由を知っている人はいますか?

ありがとう！

pROCパッケージで ROC 曲線をプロットするために、事前に指定されたカットオフ値 (しきい値) を使用できますか? たとえば、コントロール/ケースの値と、対応する感度と特異性を計算するための独自のしきい値ポイントを入力できますか?

このリンクに示すように、FPR と TPR をプロットしていくつかの ROC 曲線を作成しました。

ただし、trapz() が下の 2 つの曲線の正しい AUC を計算していないように思えます。AUC は前のプロットの AUC よりも大きいように見えますが、計算された AUC は低くなります。

誰かが私にこれがなぜなのか説明できますか?

前もって感謝します。

ここから ROC コードを直接ピックアップしています: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_roc.html

ご覧のとおり、for ループでクラスの数を 46 にハード コードしましたが、2 に設定してもエラーが発生します。

エラーは次のとおりです。

y_predここでわかるように: array.shape() エラーのタプルを呼び出すことができません

私の問題の真のクラスを除いて、y_predにy_test似た単なる1D配列です。

わかりません。インデックスが多すぎるのは何ですか?

ここからのフォローアップ: Converting a 1D array into a 2D class-based matrix in python

46 のクラスごとに ROC 曲線を描画したいと考えています。予測を行うために分類器を実行した 300 個のテスト サンプルがあります。

y_testは真のクラスであり、y_pred私の分類子が予測したものです。

これが私のコードです：

ただし、現在、次のエラーが発生しています。

ここからのフォローアップ: Making ROC curve using python for multiclassification 私のコードは次のとおりです。

46 個のクラスと 300 個のテスト データ ポイントがあるため、y_test_biとの形状y_pred_biは両方ともです。(300,46)

これら両方の行列の形式は、各列が 1 つのクラスを表し、0s または1s のいずれかで構成されます。

しかし、私はこのエラーが発生しています:

pROCR のパッケージを使用して、特定のしきい値に対応する SP および SN 値のブートストラップ信頼区間を生成してきました。ただし、PPV および NPV 値の CI を生成する方法を見つけることができませんでした。そのような機能は内部に存在しpROCますか？

私は、共通の母集団の 3 つのバイオ マーカーに対して単一の ROC 曲線を作成しようとしています。プロシージャ ロジスティック ステートメントからオーバーレイ カーブを作成しました。バイオマーカーの1つの特定のポイントにラベルを付けるSAS（デフォルトオプションの中で）の方法はありますか。また、これらの特定の点の Sn と 1-Sp を表す水平線と垂直線を作成したいと思います。

注釈データセットを作成し、proc gplot を使用してグラフをプロットする以外に、これを行う簡単な方法はありますか?

前もって感謝します！！

auc(roc(predictions, labels))ここで、labelsは1(x15) と0(x500)の数値ベクトルであり、 [二項]predictionsから導出された確率を持つ数値ベクトルです。glm非常に単純なはずですが、「ROC 曲線の下の面積を計算するのに十分な明確な予測がありません」auc(roc(predictions, labels))というエラーが表示されます。私は何かばかげたことをしているに違いありませんが、何を発見することはできません。あなたはできる？

コードは