Бесплатный генератор ROC-кривой

Что показывает Генератор ROC-кривой?

Генератор ROC-кривой преобразует структурированные научные данные в статистическое представление, для которого предназначен этот тип графика. Он подходит для «Одиночная ROC-кривая», «Сравнение нескольких моделей» и близких задач; Python создаёт воспроизводимую первую версию, а SciVis помогает оформить результат.

Требования к данным для Генератор ROC-кривой

• Пример полей: model, threshold, false_positive_rate, true_positive_rate, lower_95, upper_95.
• Одна строка должна соответствовать одному наблюдению, категории, моменту времени или корректной паре.
• Измерения хранятся как числа, а единицы указываются в названии столбца.
• Пустые ячейки считаются пропусками; итоговые строки и примечания перед загрузкой удаляются.

Научные примеры для Генератор ROC-кривой

• Одиночная ROC-кривая
• Сравнение нескольких моделей
• Идеальный против случайного
• Точка оптимального порога
• ROC с доверительной полосой
• ROC диагностического биомаркера

Зачем использовать Генератор ROC-кривой для научных данных?

• Сначала проверьте сопоставление полей на встроенном примере «Одиночная ROC-кривая».
• Перенесите визуальную структуру примера «Сравнение нескольких моделей» на сопоставимый набор данных.
• Используйте отрисовку Python без самостоятельного написания и отладки кода.
• Сохраните рассчитанные значения и доработайте подписи, цвета и экспорт в SciVis.

Как пользоваться Бесплатный генератор ROC-кривой

Выберите пример или загрузите один файл CSV, TSV, TXT, XLSX либо XLS. Проверьте распознанные столбцы, создайте график и отредактируйте его в SciVis. Для Excel используется первый лист.

Что должно быть в понятном Генератор ROC-кривой

• Оси, группы или узлы последовательно сопоставлены с полями model, threshold, false_positive_rate, true_positive_rate, lower_95, upper_95.
• Заголовок называет результат или сравнение, которое показывает Генератор ROC-кривой.
• Подписи, единицы, легенды и необходимые опорные линии легко читаются.
• Сдержанная палитра и достаточное разрешение подходят для статей, постеров и слайдов.

Генератор ROC-кривой или Генератор кривых точность–полнота?

ROC-кривая сравнивает чувствительность и специфичность при разных порогах. При сильном дисбалансе классов и важной точности положительного класса используйте кривую точность–полнота.