roc曲線面積越小表示什么？ROC曲線下面積-spssau ROC曲線稱為AUC，表示預測精度。AUC值越高，預測精度越高。AUC值越高，預測精度越低。如果AUC小于0.5，說明預測性診斷比隨機猜測更

roc曲線面積越小表示什么？

ROC曲線下面積-spssau ROC曲線稱為AUC，表示預測精度。AUC值越高，預測精度越高。AUC值越高，預測精度越低。如果AUC小于0.5，說明預測性診斷比隨機猜測更差。這種情況不應該發生在實際情況中?？赡苁菭顟B變量標準集錯了。建議檢查設置。

10?如何繪制ROC曲線？

ROC曲線制作步驟：使用SPSS制作ROC曲線。1首先，輸入數據：這里序號1代表命中，0代表誤報，“頻率”列對應預定概率為0.2/0.5/0.8時的命中和誤報頻率；2。第二，打開“分析”進行頻率加權，底部會出現“ROC曲線”。打開“frequency”拖入測試變量列，“serial number”拖入狀態變量列。將狀態變量的值設置為“1”；4。點擊“ROC曲線”、“對角線參考線”、“ROC曲線坐標點”確認。原始ROC曲線將稍后出現。

為什么ROC曲線能衡量模型效果呢？

ROC曲線分析是評價logistic回歸模型的另一種方法。用ROC曲線下面積（AUC）評價模型預測值區分疾病與對照的能力。AUC也稱為c統計量和一致性指數。ROC曲線下面積為a，可用來綜合評價診斷的準確性。它可以理解為所有特定條件下的平均靈敏度，其取值范圍為0≤a≤1。在a>0.5的情況下，a越接近1，診斷準確率越高。當a=0.5時，診斷根本不起作用。A<0.5與實際情況不符。一般來說，0.5＜a≤0.7為低診斷值；0.7＜a≤0.9為中診斷值；a＞0.9為高診斷值。