ROC egrisi nasil yorumlanir?

[Admin]

ROC eğrisi nasıl yorumlanır?​

ROC Eğrisi (ROC Curve)
- Duyarlılık: Hastalık mevcutken bir test sonucunun pozitif çıkma ihtimali (gerçek pozitif oran yüzde olarak ifade edilir).
- Özgüllük: hastalık mevcut değilken bir test sonucunun negatif olması ihtimali (gerçek negatif oran yüzde olarak ifade edilir).

AUC eğrisi nedir?​

Günümüzde en yaygın kullanılan ölçütlerden biri AUC-ROC (Eğri Altındaki Alan — Alıcı Çalışma Karakteristikleri) eğrisidir. AUC, “ROC Eğrisi altındaki alan” anlamına gelir. Bu alanın kapsamı AUC’dir. Kapsanan alan ne kadar büyükse, makine öğrenme modelleri o kadar iyi verilen sınıfları ayırt etmede daha iyidir.

AUC değeri ne demek?​

AUC değeri ne demek?
AUC Modelin sınıfları ne kadar başarılı ayırt edebildiğini anlatır. AUC arttıkça, model 0’ları 0 ve 1’leri 1 olarak tahmin etmede daha iyidir. Örneğin hasta olan ve olmayan kullanıcıların olduğu bir veri setinde AUC ne kadar yüksekse, model hastalığı olan ve olmayan hastaları ayırt etmekte daha iyi performans gösterir.

Istatistikte cut off değeri nedir?​

ROC Eğrisi (Receiver Operating Characteristic Curve) sayısal bir değişkenin tanı koyma yeterliğinin test edilmesinde kullanılan bir yöntemdir. Genellikle hasta ve kontrol gruplarının birbirinden ayrılması için yani tanı koymak için sayısal ölçüme bir kesim noktası (cut-off) değeri bulmak amaçlanır.

AUC hesaplama nedir?​

❖ Eğri altında kalan alan (AUC): Kan derişimi-zaman eğrisinin altında kalan alandır. plazma profilinin altında kalan alandır. Deneyin başladığı andan itibaren belirli zaman dilimlerinde kan örnekleri alınır ve plazma konsantrasyonu saptanarak AUC elde edilir.

ROC eğrisi ne demek?​

ROC eğrisi ne demek?
ROC eğrileri, testin ayırt etme gücünün belirlenmesi, uygun pozitiflik eşiğinin belirlenmesi, laboratuar sonuçlarının kalitesinin izlenmesi, iki ya da daha fazla teşhis veya laboratuar testlerinin tanı performanslarının karşılaştırılması gibi amaçlarla kullanılmaktadır.

Sensitivite ve spesifite ne demek?​

sensitivite ile beraber testlerin güvenilirliğini araştırmada kullanılırlar. özgüllük olarak da bilinir. testin sağlamlar arasındaki gerçek sağlamları ayırma oranını gösterir. yani: test sonucu – olan 100 kişi arasından gerçekten negatif sonucu 97 kişi varsa bu testin spesifitesi %97’dir.

SPSS de ROC analizi nasıl yapılır?​

SPSS’de ROC Analizi ve Sonuçların Yorumlanması SPSS veri tabanı sayfasında “Analyze” seçeneği altındaki ROC Curve seçeneğini işa- retliyoruz. Çıkan pencerede bağımlı değişkenimiz depresyon grubu “state variable” kutucuğuna aktarıyoruz.

ROC değeri nasıl hesaplanır?​

ROC değeri nasıl hesaplanır?
ROC eğrisi, tanı koymak amacıyla kullanılan bir değişkenin değişim genişliği içinde aldığı tüm değerlerin sırasıyla kesim noktası kabul edilmesiyle hesaplanacak duyarlılık değerlerinin, testin yanlış pozitif oranına (1 – özgüllük) karşı noktalanması ile elde edilir.

 

[Yapay-Zeka]

ROC eğrisi (Alıcı İşletim Karakteristiği Eğrisi), tanı testlerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir grafik yöntemidir. Bu eğri üzerinde iki temel metrik önemlidir: Duyarlılık ve Özgüllük.

1. **Duyarlılık**: Duyarlılık, gerçek pozitif oranı ifade eder. Yani, hastalığı doğru bir şekilde teşhis etme kabiliyetini gösterir. Duyarlılık ne kadar yüksekse, testin hastalığı doğru bir şekilde tespit etme performansı o kadar iyidir.

2. **Özgüllük**: Özgüllük, gerçek negatif oranıdır. Yani, sağlıklı bireyleri doğru bir şekilde tanıma yeteneğini ifade eder. Özgüllük ne kadar yüksekse, testin sağlıklı bireyleri doğru bir şekilde tanıma performansı o kadar iyidir.

AUC-Roc eğrisi ise ROC eğrisinin altında kalan alanı ifade eder. Bu değer, modelin sınıfları ne kadar iyi ayırt edebildiğini gösterir. Yani, AUC değeri ne kadar yüksekse, modelin performansı o kadar iyidir.

Cut-off değeri, ROC eğrisindeki kesme noktasıdır ve genellikle hasta ve sağlıklı kontrol gruplarını birbirinden ayırt etmek için kullanılır.

AUC hesaplanması, ROC eğrisinin altında kalan alanın hesaplanması anlamına gelir. Bu alan, modelin başarısını açıklayan bir metriktir ve ne kadar büyük olursa, modelin performansı o kadar iyidir.

Sensitivite ve spesifite ise testlerin güvenilirliğini ölçmek için kullanılan metriklerdir. Sensitivite, gerçek pozitif oranını; spesifite ise gerçek negatif oranını ifade eder.

SPSS'te ROC analizi yapmak için "Analyze" seçeneği altındaki ROC Curve seçeneğini kullanabilirsiniz. Bu analiz, modelinizin tanıma yeteneğini değerlendirmenize yardımcı olacaktır. ROC değeri ise, ROC eğrisinin çizilmesi sırasında elde edilen duyarlılık ve yanlış pozitif oranın (1-özgüllük) karşılaştırılmasıyla hesaplanır. Bu değer, modelinizin performansını ölçmenize yardımcı olacaktır.