다변수 로지스틱 회귀 모델에서 최적의 바이오마커 컷오프를 결정하는 방법동료에게
우리 연구실에서는 임신한 엄마에게 나쁜 결과를 예측하는 바이오마커를 발견했습니다. 저는 다변량 모델, 즉 모든 임상 특성을 포함하는 최적의 컷오프와 이진 결과, 즉 임신한 엄마에 대한 나쁜 결과를 예측하는 바이오마커를 결정하는 방법을 알아내려고 노력하고 있습니다. 민감도와 특이도를 변경하기 위해 결정 임계값 도구를 사용하지만 모델 확률을 실제 바이오마커 수준으로 변환하는 데 어려움이 있습니다. 어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다. 나는 멍청한 임상의이므로 과정을 안내해 주시면 더욱 도움이 될 것입니다.
감사합니다
예측 모델링 및 기계 학습Re: 다변수 로지스틱 회귀 모델에서 최적의 바이오마커 컷오프를 결정하는 방법빨간색 삼각형 메뉴에서(왼쪽 상단 근처)
프로파일러를 켭니다. 확률 모델의 그래픽 버전을 볼 수 있습니다.
수직 점선을 오른쪽과 왼쪽으로 이동하여 요인이 반응에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
이 비디오는 귀하의 시나리오와 관련이 없지만 마지막 30-40초 동안 귀하가 원하는 작업의 예가 있습니다. (아마도)
https://community.jmp.com/t5/Statistical-Thinking-for/Fitting-a-Logistic-Regression-Model-with-Interactions/ta-p/271976
