ROC分析曲线

文献引用:Bioinformatic analysis was performed using the OECloud tools at https://cloud.oebiotech.cn.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
本工具为绘制ROC曲线。
根据特征数据丰度,如差异物种或生物标记物等,将数据拆分为训练集及验证集,先对训练集构建随机森林模型,再用此模型预测验证集,构建ROC曲线。可选择进行10折交叉验证,后对10折进行平均处理得最终ROC曲线。也可选择对单个特征构建ROC曲线。

参数调整

复合特征:选择表内全部特征绘制复合特征ROC曲线分析;单特征:单个特征逐个进行ROC曲线分析。
是否在图中标示AUC值, 默认标示。
是否进行10折交叉验证,默认不进行
若进行10折交叉验证, 是否展示全部10折交叉验证结果,默认展示
若进行10折交叉验证, 是否展示标准差,默认展示
ROC曲线/十折验证平均ROC曲线颜色。
参考线颜色。
提交 重置

结果与说明

工具预估耗时

程序运行出错,报错信息如下:

请检查数据文件格式后重新提交运行

  1. 1. 特征数据表文件

    第一列为特征名称,表头为样品信息,其余为丰度信息。

    支持xls,xlsx,txt,csv格式输入。


genus1.png


    demo数据下载:genus.xls


  1. 2. 分组文件

    样品对应分组信息表,组数必须为2。第一列为样品名,第二列为样品对应的分组信息。

    支持xls,xlsx,txt,csv格式输入。


mapping.png


    demo数据下载:mapping.xls


  1. 1. ROC曲线结果示意图

    给予特征数据丰度,基于随机森林模型,利用10折交叉验证构建ROC曲线。ROC曲线横坐标为假阳性率,纵坐标为真阳性率,蓝色曲线为10折后取的平均曲线,AUC为曲线下面积,阴影部分为上下1个标准差。


ROC.png

  1. (1) 样品对应分组信息表,组数必须为2

  2. (2) 每组最少需50个样本


版本更新日期更新内容
v1.0
2022.05.13第一版上线
v1.1
2022.06.06文件检查功能优化