不可以。AUC是一个数值，在0-1之间，期望AUC能达到0.75以上是比较好的，而auc0.655，说明数据不好，发文章难以有信服度，不可以发文章。AUC的定义是ROC曲线下的面积，实际意义为模型打分时将正例分数排在反例前面的概率...
由ROC曲线产生的参数较多,cut-off值,敏感性,特异性,曲线下面积(AUC),阳性预测值,阴性预测值,阳性似然比,阴性似然比,约登指数等。在进行专业解释时,一般无需全部列出,但是cut-off值,敏感性,特异性,曲线下面积(AUC)是必须交待的。国...
合适。roc曲线下面积0.93合适，其介于0.1和1之间。接受者操作特征曲线，简称ROC曲线，是指在特定刺激条件下，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...
曲线下面积（AUC）作为评估指标，其范围在0.1至1之间，数值越大，模型的分类效果越显著，相较于随机猜测，AUC值在0.5以上才具有预测价值。混淆矩阵，作为二分类问题的基石，将预测结果分为四类：True Positive (TP)、Fals...
ROC曲线的总面积是1，曲线下方面积越大，分类器的准确性越高。2.应用于医学诊断 在医学图像分析中，ROC曲线可以帮助医生判断肿瘤恶性程度。医学实验表明，针对性生成对抗网络（Conditional GAN）的ROC曲线面积可达到98.51%，比...
roc曲线下面积0.67有意义。一、ROC曲线含义 ROC曲线上各点反映的都是相同的感受性，通过对疾病组和参照组的测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点，按选择的组距间隔列出累积频数分布表，并分别计算出所有...
2.ROC曲线评价统计量计算。ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC>0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。AUC在 0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确...
曲线越靠近左上角，越有诊断价值，ROC曲线下面积越大，越有应用价值。在一个二分类模型中，如风险打分模型，假设采用逻辑回归分类器，其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定一个阈值如0.6，概率大于等于0.6的为正...
roc曲线下面积0.67有意义。AUC被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高，...
显然， ROC曲线的横纵坐标都在[0,1]之间 ，自然ROC曲线的面积不大于1。现在我们来分析几个特殊情况，从而更好地掌握 ROC曲线的性质 ：于是，我们可以得到基本的结论： ROC曲线在斜对角线以下，则表示该分类器效果差于随机...
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