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停下了码代码的手...2分钟绘制ROC曲线图不香么?

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发表于 2022.11.28 11:10:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
ROC曲线是一款经典的二值分类器工具,其以真阳性率TPR(灵敏度,sensitivity)为纵坐标,假阳性率FPR(特异度,specificity)为横坐标绘制曲线。

ROC曲线可用于评价生物标记物(biomarker)的表现以及比较不同打分方法(scoring methods),目前广泛应用于医学诊断、生物信息学、数据挖掘和机器学习等研究中。


OmicShare平台目前有静态及动态ROC工具,省去码代码,让绘制ROC曲线也变得非常便捷!动态ROC还支持在线修改曲线样式、颜色等。
链接:
https://www.omicshare.com/tools/home/report/reportroc.html

话不多说,跟着小奥课代表一起用数据实战绘制ROC曲线吧!

数据准备

数据表中,第一列为分组信息,即样本所在分组,其中分组数量只能为2组;

后面的列则为各样本中物种丰度或表达量等数据。


整理好文件后,我们选择文件输入即可提交。


结果及个性化调整

在工具下方,即可在调整界面找到该任务调整;或从“我的项目”中点击小图标“跳转查看”即可进入:


结果包含ROC图及结果表格。结果表格则对应为AUC值、95%置信区间、最佳阈值。

PS:
AUC在0.5~0.7范围,认为该模型组间区分效果一般;AUC在0.7~0.9认为有一定区分效果,AUC>0.9,认为该模型具有较好的组间区分效果。

个性化调整除了文本样式等可以“一键操作”外,各类轴线也可以自定义是否显示:


图内区域的颜色及形状调整:



自定义是否在图中标注点:


下载图片提供svg、pdf矢量图格式以及png格式,适配各种文章需求!导出单一指标ROC曲线图:


用于四种标记物比较的多重ROC曲线:


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迅猛龙

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发表于 2022.11.29 08:05:16 | 显示全部楼层
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中华鲟

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发表于 2022.11.29 09:34:10 | 显示全部楼层
11月第二十一天
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中华鲟

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发表于 2022.11.30 09:42:54 | 显示全部楼层
11月最后一天
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中华鲟

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发表于 2022.12.1 15:30:19 | 显示全部楼层
十二月开始
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迅猛龙

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发表于 2022.12.13 11:55:10 | 显示全部楼层
配色漂亮
今天也是元气满满的一天啊!
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