ROC曲线以及计算C-index值

这一篇文章我们向大家讲解一下ROC曲线的绘制和C-index值的计算，我们先来绘制ROC曲线。
我们先看一下绘制ROC曲线需要的输入文件risk.txt，这个文件内容从左往右依次是病人的id，生存时间，生存状态，两个长非编码RNA的表达量，风险值，风险值的评估。

除了这个文件以外，我们还需要绘制ROC曲线图的脚本，脚本的话是由我们生信自学网提供。
运行完脚本文件后我们就可以得到ROC曲线的图形：

我们来看一下这个图形，它的横坐标就是假阳性率，它的纵坐标是真阳性率，我们画这个曲线是目的，就是要看这个红线下的面积，如果这个面积达到0.7以上，也就是AUC值达到0.7以上，就说明我们这个模型的准确性还不错。大多数发表的文章也是在0.7以上，如果面积能达到0.9以上，那么就说明我们这个模型非常准确了。

C-index值

讲解完了如何绘制ROC曲线后，接下来我们要向大家讲解一下C-index值，C-index的话也叫一致性指数，这个就和AUC值很相似。这个值它是主要用于计算生存分析中COX模型预测值与真实值之间的区分度。
也就是说，我们做了一个模型，但是这个模型我们要怎么去评价这个模型的好坏呢？我们可以根据前面做的ROC曲线得到的AUC值，如果它大于0.7的话就说明我们的模型还可以。另外的话我们就可以用到这个一致性指数C-index值。这个值我们也可以用于判断我们的模型是否准确。
现在在很多文章里面，有的文章会用到AUC值，有的文章会用到C-index值，所以这样我们这里讲解一下怎么去计算这个C-index值。
输入文件的话和上面的输入文件是一样的，脚本文件的话同样也是由我们编写而成的。
运行脚本，我们可以得到C-index的值，还有C-index的一个波动范围，还有95%CI的高低值和Pvlaue值。

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绘制ROC曲线以及计算C-index值

时间:2020-09-07 来源:生信自学网 作者:刘鑫 微信公众号:biowolf_cn 点击:次

ROC曲线以及计算C-index值

时间:2020-09-07 来源:生信自学网作者:刘鑫
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