pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves.
pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves.
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PROC：用于R和S+的开源软件包，用于分析和比较ROC曲线。
DOI：
10.1186/1471-2105-12-77
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发表时间：
2011-03-17
影响因子：
3
通讯作者：
Müller M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Robin X;Turck N;Hainard A;Tiberti N;Lisacek F;Sanchez JC;Müller M
接受者工作特征（ROC）曲线是评价生物医学和生物信息学应用中的分类器的有用工具。然而，结论往往是通过不一致的使用或不充分的统计分析得出的。为了支持研究人员进行ROC曲线分析，我们开发了pROC，这是一个用于R和S+的软件包，其中包含一组工具，可以在用户友好，面向对象和灵活的界面中显示，分析，平滑和比较ROC曲线。使用先前导入到R或S+环境中的数据，pROC包构建ROC曲线，并包括计算置信区间的函数，比较曲线下的总或部分面积或不同分类器的操作点的统计检验，以及平滑ROC曲线的方法。中间和最终结果在用户友好的界面中可视化。基于已发表的临床和生物标志物数据的案例研究显示了如何使用pROC进行典型的ROC分析。pROC是专门用于ROC分析的R和S+软件包。它提出了多个统计检验来比较ROC曲线，特别是曲线下的部分区域，允许适当的ROC解释。pROC有两个版本：R编程语言版本或S+统计软件中的图形用户界面版本。它可以在GNU通用公共许可证下访问http://expasy.org/tools/pROC/。它还通过CRAN和CSAN公共存储库分发，从而便于安装。
Receiver operating characteristic (ROC) curves are useful tools to evaluate classifiers in biomedical and bioinformatics applications. However, conclusions are often reached through inconsistent use or insufficient statistical analysis. To support researchers in their ROC curves analysis we developed pROC, a package for R and S+ that contains a set of tools displaying, analyzing, smoothing and comparing ROC curves in a user-friendly, object-oriented and flexible interface. With data previously imported into the R or S+ environment, the pROC package builds ROC curves and includes functions for computing confidence intervals, statistical tests for comparing total or partial area under the curve or the operating points of different classifiers, and methods for smoothing ROC curves. Intermediary and final results are visualised in user-friendly interfaces. A case study based on published clinical and biomarker data shows how to perform a typical ROC analysis with pROC. pROC is a package for R and S+ specifically dedicated to ROC analysis. It proposes multiple statistical tests to compare ROC curves, and in particular partial areas under the curve, allowing proper ROC interpretation. pROC is available in two versions: in the R programming language or with a graphical user interface in the S+ statistical software. It is accessible at http://expasy.org/tools/pROC/ under the GNU General Public License. It is also distributed through the CRAN and CSAN public repositories, facilitating its installation.
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HANLEY, JA
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MCCLISH, DK
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作者：
Bandos, AI;Rockette, HE;Gur, D
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DOI：
10.1007/b137845
发表时间：
2005-01-01
期刊：
STATISTICAL METHODS IN BIOINFORMATICS: AN INTRODUCTION
影响因子：
--
作者：
Ewens, W.;Grant, G.
通讯作者：
Grant, G.
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