ROC-046 搜索结果

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.046 ROC Curve 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 Baluja (AUC = 0.9726) 0.3 UDH (AUC = 0.9785) ISN (AUC = 0.9749) 0.2 HiNet (AUC = 0.9768) 0.1 EFDR (AUC = 0.7944) Random Guess 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 False Positive Rate Figure 5: Comparisons of anti-steg...

根据预后模型预测患者的风险得分。分别对训练和测试数据集的患者进行风险得分预测。在根据ROC分析找到风险得分阈值,对人群进行高低风险亚组划分。 risk.head() 风险得分置信区间 风险得分的置信区间计算,通过bootstrap方法计算风险得分的95%的置信区间。 n_bootstraps=1000​defCI(y_true,y_pred):bootstrapped_scores...