ROC testi nedir?

[Admin]

ROC testi nedir?​

ingilizcesi receiver operating characteristic curve. tanı testlerinin özgüllük ve duyarlılıklarını değerlendirmede kullanılan bir istatistik metodu. bir tanı testine, hasta ya da sağlam kişiyi ayırmada ne kadar güvenebileceğimizi gösteren bir grafik türü.

ROC eğrisi nedir tıp?​

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.
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).

Pozitif prediktif değer kaç olmalı?​

ideal ayrımı yapan bir testin gerçek pozitiflik değeri 1.0, yanlış pozitiflik oranı 0.0 dır.

AUC değeri ne demek?​

AUC: ROC Eğrisi Altındaki Alan 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 için ideal değer 1’dir.
AUC degeri nedir?
Özgüllük veya spesifite biyoistatistikte kullanılan bir terim; bir testin, sağlamlar içinden gerçek sağlamları ayırma yeteneğini gösterir. Bir hastalığın doğrulanması gereken durumlarda özgüllüğü yüksek olan test (yanlış pozitiflik oranı düşük) tercih edilir.
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.
AUC neyi ifade eder?
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 için ideal değer 1’dir.

Tanı testlerinin performansının değerlendirilmesinde hangi parametre kullanılır?​

Tanı Testi performanslarının değerlendiril- mesi ve kıyaslanması için en yaygın kullanı- ma sahip olan yöntem ROC eğrisidir.