停下了码代码的手...2分钟绘制ROC曲线图不香么？

基迪奥-Jt桃

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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