多指标roc曲线怎么做
首先想要画多指标ROC曲线的话，如有三个自变量（性别、心电图表现、年龄），求出预测概率P，然后对P画ROC曲线，针对所生成的预测概率进行ROC曲线绘制，于是，就能得到三个指标综合的ROC曲线了。
接受者操作特性曲线是指在特定**条件下，以被试在不同判断标准下所得的虚报概率P（y/N）为横坐标，以击中概率P（y/SN）为纵坐标，画得的各点的连线，这就是roc多指标曲线绘画。
ROC分析首先是根据学习器的预测结果对样例进行排序，按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次计算出两个重要量的值（TPR、FPR），分别以它们为横、纵坐标作图。AUC的值是ROC曲线下面积的大小，用来评价分类器的performance。通常，AUC的值介于0.5到0之间，较大的AUC代表了较好的performance。
ROC曲线绘制。 ①依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积 频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
在StateVariable 框内选需要分析的应变量，Value of State variable 中纳入需要比较的自变量赋值，这里选择了疾病赋值（为1）。Display选项一般全选 点击OK按钮 运行结果：1原始数据的频数结果。
可以使用SPSSAU快速得到ROC曲线：结果如下：从上表可知，针对产妇年龄， 产妇体重共2项构造ROC曲线，用于判断它们对于低出生体重儿的诊断价值，从上表可以看出：产妇年龄对应的AUC值为0.549，意味着产妇年龄对于低出生体重儿的诊断价值比较低。
Graphpad绘制受试者工作特征(ROC)曲线教程
①受试者工作特征曲线：receiver operating characteristic curve，ROC 曲线，又称为感受性曲线（sensitivity curve）②ROC 分析：一般分为自变量和因变量；自变量（检验项目）一般为连续性变量，因变量（金标准）一般为二分类变量。
这种情况需要再多列出一列frequency 填上死亡数目，然后选择数据-加权-将frequency加权。GraphPad Prism 由GraphPad Software公司推出，是一款数据处理与图形软件。软件可用的功能：统计比较配对或非配对 t 检验。 报告 P 值和置信区间。自动生成多次 t 检验分析的火山图（差值相比于 P 值）。
绘制ROC曲线需要生存状态、基因表达量，将数据整理成表格。示例文件 示例数据.xlsx 所示。（1）patient：患者编号；（2）status：生存状态，其中0表示存活，1表示死亡；（3）expression：基因的表达量（或模型的风险评分）。
如何利用SPSS绘制ROC曲线
ROC曲线（ROC Curve）图：通常将最接近ROC曲线左上角的点定为最佳临界点，可同时满足筛检试验的灵敏度和特异度相对最有优。曲线下面积（Area Under the Curve）：可得出ROC曲线下面积与50%面积比较的结果（SPSS软件默认检验比较的面积为50%或0.5）。
方法/步骤 1 首先，打开数据，以A2列数据为例做曲线。2 点击“ Analyze -ROC curve ”。3 弹出界面后，导入A2列数据，调节其它参数。4 点击“OK”，出现结果。5 双击ROC曲线，进入调节界面。6 可以调节很多参数，也可以把曲线调成平滑的。
ROC曲线 点击“分析 -ROC curve ”。
在模型节点后面加一个评估图（图形-评估），里面就有ROC曲线图，但是图形真是粗糙啊。
首先是要通过logistic 回归， 形成联合预测因子（combining predictors） ，然后用金标准和联合预测因子构建联合诊断的ROC 曲线。
分析--roc曲线分析，正确设置变量就行了。具体地说：把检测变量（如test1）调入检验变量框，把状态变量（如diag）调入状态变量框，在状态变量的值框输入1，表示病人。确定。效果图：使用方法：绿线为参考对角线，蓝色线为roc曲线，该曲线离对角线越远，表明诊断效果越好。若有帮助，请及时采纳，谢谢。
roc曲线如何画
点击 Results 中 ROC of Data 1 中的 Area ，其中 Area under the ROC curve 下的 Area 值就是我们需要的AUC值。3 绘制ROC曲线 点击 Graphs 中的 ROC curve： ROC of Data 1 。双击坐标轴，修改相关参数。
蓝色线即为ROC曲线，当曲线从左下角逐渐上升到顶部，再向右延伸到右上角时，预测效果好。如果ROC曲线延主对角线方向分布，则表示结果是随机造成的。2 曲线下方的面积（Area under the curve）：包括面积值、显著性分析和置信区间可以反映预测的效果。
绘制的ROC曲线，计算曲线下的面积（AUC）。AUC值越接近1，表示模型性能越好。根据ROC曲线和AUC值，可以评估模型的性能并进行优化。ROC曲线越靠近左上角，模型的性能越好。
这时，每呈现一张画页，即要求被试判断此画页是”信号”还是”噪音”，并要求被试把结果记录在实验纸上。根据五种先定概率得到的实验结果，就可计算击中概率和虚惊概率。最后，根据不同先定概率下的击中概率和虚惊概率，就可在图上确定各点的位置，把五点联接起来就绘成一条ROC曲线。
使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。
方法/步骤1首先，打开数据，以A2列数据为例做曲线。2点击“ Analyze -ROC curve ”。3弹出界面后，导入A2列数据，调节其它参数。4点击“OK”，出现结果。5双击ROC曲线，进入调节界面。6可以调节很多参数，也可以把曲线调成平滑的。
绘制ROC曲线、找截断值的两种软件操作方法
在spss结果上面点右键copy，粘贴到excel，写个算法计算一下sensitiv-（1-specific），即得到正确诊断指数，最大的正确诊断指数为截断值。
第一步是打开SPSS，点击左上角的“文件”菜单，找到“打开”，然后选择“数据”菜单。 第二，我们可以看到我们打开的数据。如果我们想计算一个新的变量，我们可以先单击上面菜单栏中的转换菜单。 第三步：在“转换”菜单中，找到下面的计算变量，点击进入计算变量的编辑操作。
ROC曲线越靠近左上角，试验的假阳性率越高。越靠近右下角，试验的假*性率越高。
筛选阳性指标最佳临界点。roc截断值称为受试者工作特征曲线，它可以用来决定筛检试验阳性指标选择的最佳临界点，其意义为筛选阳性指标最佳临界点。
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