roc曲线数据如何收集？
一、roc曲线数据如何收集？
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.
基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高.
灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率.
特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率.
误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度.
将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量.
使用SPSS的操作过程如下:
Graphs/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选.
运行结果:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状.
2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.
3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.
二、roc曲线？
接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
三、roc曲线的原始数据要求？
您好，ROC曲线的原始数据要求是分类模型在不同阈值下的真正率（TPR）和假正率（FPR）的值。
TPR表示实际为正例的样本中被正确预测为正例的比例，FPR表示实际为负例的样本中被错误预测为正例的比例。这些数据可以通过模型预测结果和真实标签计算得到。
四、怎么获取roc曲线的原始数据？
您好，获取ROC曲线的原始数据可以通过以下步骤进行：
1. 在测试集上运行分类器，得到每个样本的预测标签和真实标签。
2. 根据预测标签和真实标签计算不同阈值下的真正率（True Positive Rate，TPR）和假正率（False Positive Rate，FPR）。
3. 绘制ROC曲线，将不同阈值下的TPR和FPR作为坐标，可以得到ROC曲线。
4. 通过对ROC曲线进行插值，可以得到不同FPR下的TPR值，这些值就是ROC曲线的原始数据。
5. 如果需要，可以将原始数据导出为CSV或其他格式的文件，以便后续处理和分析。
需要注意的是，ROC曲线的原始数据并不是唯一的，因为ROC曲线可以通过不同的插值方法得到不同的形状。因此，在使用ROC曲线进行模型比较或评估时，应该选择合适的插值方法，并且对比的模型应该使用相同的插值方法。
五、只有两列数据怎么做roc曲线？
将两列数据中见插入一列空白列，就可以将两列数据分开做成roc曲线
六、roc曲线是什么？
接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
七、roc曲线的斜率？
AUC实际上是ROC曲线下面的面积。ROC在随机的时候是一条斜率为0.5的曲线，因此AUC最小也是0.5。
八、ROC曲线的例子？
在信号检测理论中，接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线)是坐标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。
在做决策时，ROC分析能不受成本／效益的影响，给出客观中立的建议。
ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具(飞机、船舰)，也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。数十年来，ROC分析被用于医学、无线电、生物学、犯罪心理学领域中，而且最近在机器学习(machine learning)和数据挖掘(data mining)领域也得到了很好的发展。
术语
阳性 (P, positive)
阴性 (N, Negative)
真阳性 (TP, true positive) 正确的肯定。又称：命中 (hit)
真阴性 (TN, true negative) 正确的否定。又称：正确拒绝 (correct rejection)
伪阳性 (FP, false positive) 错误的肯定，又称：假警报 (false alarm)，第一型错误
伪阴性 (FN, false negative) 错误的否定，又称：未命中 (miss)，第二型错误
真阳性率 (TPR, true positive rate) 又称：命中率 (hit rate)、敏感度(sensitivity)TPR = TP / P = TP / (TP+FN)
伪阳性率(FPR, false positive rate) 又称：错误命中率，假警报率 (false alarm rate) FPR = FP / N = FP / (FP + TN)
准确度 (ACC, accuracy) ACC = (TP + TN) / (P + N) 即：(真阳性+真阴性) / 总样本数
真阴性率 (TNR) 又称：特异度 (SPC, specificity) SPC = TN / N = TN / (FP + TN) = 1 - FPR
阳性预测值 (PPV) PPV = TP / (TP + FP)
阴性预测值 (NPV) NPV = TN / (TN + FN) 假发现率 (FDR) FDR = FP / (FP + TP)
基本概念
分类模型(又称分类器，或诊断)将实例映射到特定类。ROC分析的是二元分类模型，也就是输出结果只有两种类别的模型，例如：(阳性/阴性) (有病/没病) (垃圾邮件/非垃圾邮件) (敌军/非敌军)。
当讯号侦测(或变量测量)的结果是连续值时，类与类的边界必须用阈值来界定。举例来说，用血压值来检测一个人是否有高血压，测出的血压值是连续的实数（从0~200都有可能），以收缩压140／舒张压90为阈值，阈值以上便诊断为有高血压，阈值未满者诊断为无高血压。二元分类模型的个案预测有四种结局：
真阳性(TP)：诊断为有，实际上也有高血压。伪阳性（FP）：诊断为有，实际却没有高血压。真阴性（TN）：诊断为没有，实际上也没有高血压。伪阴性（FN）：诊断为没有，实际却有高血压。
这四种结局可以画成2 × 2的混淆矩阵
ROC空间
ROC空间将伪阳性率(FPR)定义为 X 轴，真阳性率(TPR)定义为 Y 轴。
给定二元分类模型和它的阈值，就能从所有样本的(阳性/阴性)真实值和预测值计算出(X=FPR, Y=TPR) 座标点。
从 (0, 0) 到 (1,1) 的对角线将ROC空间划分为左上/右下两个区域，在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果(胜过随机分类)，而在这条线以下的点代表了差的分类结果(劣于随机分类)。
完美的预测是在左上角的点，在ROC空间座标 (0,1)点，X=0 代表着没有伪阳性，Y=1 代表着没有伪阴性(所有的阳性都是真阳性)；也就是说，不管分类器输出结果是阳性或阴性，都是100%正确。一个随机的预测会得到位于从 (0, 0) 到 (1, 1) 对角线(也叫无识别率线)上的一个点；最直观的随机预测的例子就是抛硬币。
让我们来看在实际有100个阳性和100个阴性的案例时，四种预测方法(可能是四种分类器，或是同一分类器的四种阈值设定)的结果差异：
完整内容参见原文：
人工智能_数据分析_信号_心理学_生物学等重要术语: ROC接收者操作特征曲线
九、roc auc曲线含义？
1、AUC被定义为ROC曲线下的面积。往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。
其中，ROC曲线全称为受试者工作特征曲线，它是根据一系列不同的二分类方式，以真阳性率感为纵坐标，假阳性率为横坐标绘制的曲线。
十、spss做roc曲线？
SPSS可以用于制作ROC曲线，以下是制作ROC曲线的步骤：
1. 导入数据：将数据导入SPSS软件中。
2. 分隔样本：将数据分组，分为两类，一类是0（负样本），另一类是1（正样本）。
3. 运行一元Logistic回归：选择“回归”选项并运行一元Logistic回归，以得到初始ROC曲线数据。
4. 生成ROC曲线：选择“图表”选项，选择“ROC 曲线”选项来生成ROC曲线。
5. 自定义曲线：为ROC曲线添加适当的标签和注释，以使其更易于理解。
6. 计算AUC值：计算ROC曲线下的面积（AUC值），以评估监测器的准确性。
以上是使用SPSS制作ROC曲线的基本步骤。
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