文献引用:Bioinformatic analysis was performed using the OECloud tools at https://cloud.oebiotech.cn. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 接受者操作特性曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线)
工具预估运行时间为 {{ run_time }} 秒
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
本次分析未能正常生成结果文件,请核对输入信息或者参考使用说明进行使用!
1. 表达量文件
蛋白或代谢产物表达量文件,第一列为蛋白或者代谢产物名称,第一行为样本名,第二行为分组信息,其余各列为各样品中相应蛋白或代谢产物的表达量。
(上传文件格式需xlsx)
demo数据下载:roc.xlsx
1. 结果图片
ROC曲线全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)曲线,经常作为二分类模型的性能评估,它的纵坐标是真正率(True Positive Rate, TPR),横坐标假正率(False Positive Rate, FPR)。
AUC值,该值越接近1,说明模型性能越好。
(1) 请使用本工具前,按照输入示例文件格式对数据整理;
版本 | 更新日期 | 更新内容 |
---|---|---|
v2.0.8 | 2022.4.8 | 1. 分析功能更新 2. 报错机制更新 |
v2.0.7 | 2021.6.22 | 上线工具 |