程序

包装过程:显示和分析ROC曲线。可视化、平滑和比较接收器工作特性(ROC曲线)的工具。(部分)曲线下面积(AUC)可与基于U-统计或bootstrap的统计测试进行比较。可以计算(p)AUC或ROC曲线的置信区间。


zbMATH参考文献(参考 25篇文章 引用)

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按年份排序(引用)
  1. Vishwakarma,Gajendra K.;Thomas,Abin;Bhattacharjee,Atanu:使用蛋白质表达数据选择蛋白质预测结果的权重函数方法(2021年)
  2. Díaz Coto,Susana;Martínez Camblor,Pablo;Pérez Fernández,Sonia:SmoothROCtime:A(\mathsfR)包,用于时间相关ROC曲线估计(2020年)
  3. Gero Szepannek:R包信用评分概况(2020)阿尔十四
  4. Jokiel Rokita,Alija;Topolnicki,Rafał:从Lehmann家族估算ROC曲线(2020年)
  5. Maria Xose Rodriguez Alvarez,Vanda Inacio:ROCnReg:A R程序包,用于有或无协变量信息的接收器操作特性曲线推断(2020年)阿尔十四
  6. 马斯切利,约翰三世:具有二元预测值的ROC和AUC:潜在误导性指标(2020)
  7. Julien Chiquet,Pierre Barbillon,Timothée Tabouy:missSBM:用于处理随机块模型中缺失值的R包(2019)阿尔十四
  8. 王万伦:具有异质性和缺失值的多纵向数据的多元(t)非线性混合模型(2019)
  9. Fanjul Hevia,Arís;González Manteiga,Wenceslao:两个或多个ROC曲线相等性测试方法的比较研究(2018)
  10. 隆巴特,梅赛德斯;卢波,马埃拉;菲娜布伦达,L.;坎佩泰利,德国人;布扎拉夫·马里利亚,A.R.;巴苏阿尔多,马尔塔;里加利,阿尔弗雷多:\textiinvivo使用糖尿病大鼠葡萄糖稳态的数学模型,测量肝脏处理葡萄糖和胰岛素依赖组织摄取葡萄糖的速率常数(2018年)
  11. Vivo,Juana María;Franco,Manuel;Vicari,Donatella:重新考虑ROC部分面积指数在高特异度范围内评估分类性能(2018年)
  12. Krautenbacher,Norbert;Theis,Fabian J.;Fuchs,Christiane:校正两阶段病例对照研究中样本选择偏差的分类器(2017年)
  13. Matthew Dixon,Diego Klabjan,Lan Wei:OSTSC:R中时间序列分类的过采样(2017)阿尔十四
  14. 迈克尔C.萨克斯:绘制ROC曲线的工具(2017)不是zbMATH
  15. Sara Perez Jaume;Konstantina Skaltsa;Natália Pallarès;Josep Carrasco:ThresholdROC:R中连续诊断测试的最佳阈值估计工具(2017)不是zbMATH
  16. Unal,Ilker:《在ROC分析中定义最佳临界值:一种替代方法》(2017)
  17. Waldemar W.Koczkodaj,Alicja Wolny Dominiak:RatingScaleReduction package:逐步评级量表项目缩减,无可预测性损失(2017年)阿尔十四
  18. Dincer Goksuluk,Selcuk Korkmaz,Gokmen Zararsiz,A.Ergun-Karaagoglu:easyROC:使用R语言环境进行ROC曲线分析的交互式Web工具(2016)不是zbMATH
  19. Fernandez Lozano,Carlos;Cuiñas,Rubén F.;Seoane,JoséA.;Fernández Blanco,Enrique;Dorado,Julian;Munteanu,Cristian R.:使用机器学习模型基于分子星图描述符的信号蛋白质分类(2015年)
  20. Quintana,Fernando A.;Müller,Peter;Papoila,Ana Luisa:产品划分模型的特定集群变量选择(2015年)