Combinaison de plusieurs marqueurs pour la classification à l'aide de ROC<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Salut à tous,
Un client potentiel a demandé si JMP avait la capacité de combiner plusieurs marqueurs pour la classification à l'aide de ROC. Je fais des recherches en ligne mais je trouve peu d'informations sur cette technique, à l'exception du résumé suivant.
- "Dans les études biomédicales, il est d'un grand intérêt de développer des méthodologies pour combiner plusieurs marqueurs à des fins de classification des maladies. La technique de réception des caractéristiques de fonctionnement (ROC) a été largement utilisée, où les performances de classification peuvent être mesurées avec l'aire sous la courbe ROC (AUC). Dans cet article, nous étudions une méthode basée sur ROC pour combiner efficacement plusieurs marqueurs pour la classification des maladies. Nous proposons un estimateur de l'ASC sigmoïde (SAUC) qui maximise l'approximation sigmoïde de l'AUC empirique. L'estimateur SAUC est abordable sur le plan des calculs, cohérent au ½ et atteint la même efficacité asymptotique que l'estimateur AUC. L'inférence basée sur le bootstrap pondéré est étudiée. Nous proposons également des méthodes de Monte Carlo pour évaluer la performance globale de prédiction et l'importance relative des marqueurs individuels. Les performances des échantillons finis sont évaluées à l'aide d'études de simulation et de deux ensembles de données publics. "
Est-ce que quelqu'un sait si nous pourrions le faire dans JMP? Je suppose que le script est nécessaire, est-il facile à réaliser ou est-ce un projet compliqué?
Merci d'avance pour votre aide.
Yanfei
Re: Combiner plusieurs marqueurs pour la classification à l'aide de ROCSalut Yanfei,
La réponse est oui!
Ajustez un modèle de régression logistique dans Ajuster le modèle, en utilisant les marqueurs comme effets, Demandez la courbe ROC du triangle rouge. Il décrit la capacité du modèle complet (à l'aide de plusieurs marqueurs) à classer correctement les cas.
Meilleures salutations,
Jordan
