今天给大家介绍4种方法实现bootstrap ROC/AUC。 这几种都是通用的方法，包括但不限于单纯二分类数据的bootstrap ROC/AUC及可信区间，模型内部验证/外部验证获取的各种指标的bootstrap可信区间（或ROC/AUC） 在演示前，先说一下这个 bootstrap ROC/AUC 的思路。 首先你要知道 什么是bootstrap，然后你要知道 在R中如何绘制ROC曲线。 假如是做1000次bootstrap，那就会得到1000个自助集，在每一个自助集都进行1次ROC分析并绘制1条ROC曲 …

2019年6月5日 · 自检举抽样，通过boot.n指定自检举次数。 计算AUC。 计算标准偏差。

2021年2月21日 · 使用pROC包自带的aSAH数据集来演示。该数据集包括了113例动脉瘤蛛网膜下腔出血患者的临床和实验室资料。

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2023年12月26日 · 前几天介绍 bootstrap-ROC/AUC 时，使用了 pROC 这个包里的数据，其实是想一起介绍下这个包的，因为它也可以使用bootstrap计算置信区间，但是和我们介绍的bootstrap-ROC/AUC的置信区间并不是一个东西。 所以再重新认识一下这个包，认真介绍下它的功能和用法。 pROC 是专门用来实现ROC曲线分析的R和S+软件包，它提出了多种统计检验来比较ROC曲线，特别是 曲线下的部分区域，从而可以正确解释ROC。 当性能评估仅在 高特异性 或 高敏感 …

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Delong and bootstrap methods test for a difference in the (partial) AUC of the ROC curves. The Venkatraman method tests if the two curves are perfectly superposed.

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动脉瘤性蛛网膜下腔出血 （Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage， ASAH）是一种严重的脑血管疾病，由颅内动脉瘤破裂引起。这种出血通常导致蛛网膜下腔的广泛出血，对脑组织造成损害，具有较高的致残率和死亡率。

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