ROC曲线 大于阈值后如何计算HR
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参考技术A ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。在ROC曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。ROC曲线的例子
考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。
python编写自定义函数计算约登值（约登指数Youden Index）寻找最佳阈值（thresholdcutoff）以及最佳阈值对应的ROC曲线中的坐标点
python编写自定义函数计算约登值（约登指数、Youden Index）、寻找最佳阈值（threshold、cutoff）、以及最佳阈值对应的ROC曲线中的坐标点
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