菜鸟学习成长记
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origin画ROC曲线

ROC曲线的全称是受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic）曲线，是非常重要和常见的统计分析方法。

origin画ROC曲线_第1张图片

如果已经计算好FPR和TPR，可以直接使用最简单的图绘制。本教程使用的是原始数据，需统计计算后给出对应的参数，并绘制ROC曲线。

数据格式

示例数据为使用两种方法测量得到的RMSF患者和正常人的钠水平，数据格式为形式，其中第1列为人群信息，第2列为Method1测量的结果，第3列为Method1测量的结果。

origin画ROC曲线_第2张图片

绘制图形

选中后两列数据，使用菜单中的来绘制图形。

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在弹出的对话框里设定参数。

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：设定哪个是正类，此处选择RMSF。

origin画ROC曲线_第5张图片

：设定求解 的方法，可以使用默认选项。

：选择检测的数据方向，指大的测量值表示正类，指的小的测量值表示正类。此例中选择，即钠水平较小时为正类。

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：勾选时会输出ROC曲线。

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：勾选后输出曲线下面积（）的SE和可信区间。

：

勾选后显示参考线，即（0,0)-(1,1)的连线。

：

勾选后显示最佳截断点。

：选中重计算方式，默认的是，即手动更新。

：在里选定两种方法的测量结果，即第2和3列；在里选择第1列数据。

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：在此处设定相关的计算参数。

：输出数据的选项，可以使用默认值。

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点击后得到结果，包括统计分析数据和图，其中表示的就是曲线下面积。

origin画ROC曲线_第10张图片

格式设定

完成图形

所用软件：OriginLab OriginPro 2022@Windows 11 pro 。

 参考资料：

OriginPro：ROC曲线【数据绘图】|originpro|roc|数据格式

 如何画ROC曲线_xytywh的博客-CSDN博客_roc曲线怎么绘制

python 自己实现绘制roc曲线_nlite827109223的博客-CSDN博客_pytorch roc曲线

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    用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错      异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常       导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb
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