ROCを使用した分類のための複数のマーカーの組み合わせ<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、みんな、
潜在的な顧客は、JMPにROCを使用した分類のために複数のマーカーを組み合わせる機能があるかどうか尋ねました。私はオンラインでいくつかの調査を行っていますが、次の要約を除いて、この手法に関する情報はほとんど見つかりません。
-「生物医学研究では、疾患分類の目的で複数のマーカーを組み合わせるための方法論を開発することは大きな関心事です。受信動作特性（ROC）手法は広く使用されており、分類性能はROC曲線下の面積（AUC）で測定できます。この記事では、疾患分類のための複数のマーカーを効果的に組み合わせるためのROCベースの方法を研究します。経験的AUCのシグモイド近似を最大化するシグモイドAUC（SAUC）推定器を提案します。SAUC推定器は、計算上手頃な価格であり、n½整合性があり、AUC推定器と同じ漸近効率を実現します。重み付けされたブートストラップに基づく推論が調査されます。また、全体的な予測パフォーマンスと個々のマーカーの相対的な重要性を評価するためのモンテカルロ法を提案します。有限サンプルのパフォーマンスは、シミュレーション研究と2つの公開データセットを使用して評価されます。」
JMPでこれを実行できるかどうか誰か知っていますか？スクリプトが必要だと思いますが、実現は簡単ですか、それとも複雑なプロジェクトですか？
よろしくお願いします。
延飛
Re：ROCを使用した分類のための複数のマーカーの組み合わせこんにちはYanfei、
答えはイエスです！
マーカーを効果として使用して、フィットモデルでロジスティック回帰モデルを近似し、赤い三角形からROC曲線を求めます。これは、完全なモデル（複数のマーカーを使用）がケースを正しく分類する機能を示します。
宜しくお願いします、
ヨルダン
