【原】【chatGPT】R如何计算ROC曲线的最优cutoff值

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最近有小伙伴在生信交流群，提了这样一个问题。

请问各位大佬，R里面怎么计算ROC曲线的cutoff值呢？

小编顺手就贴到了chatGPT里面，没想到chatGPT回答的还挺全面，一下就给出了三种方法，连代码都给出来了。

在R中，可以使用pROC包和ROCR包分别计算和绘制ROC曲线，其中通过设置不同的threshold即可获得对应的敏感度和特异度值。计算cutoff值可以根据不同需求采取如下方法：

1. Youden指数法

Youden指数=（敏感度+特异度）- 1。

在ROC曲线上，在Youden指数最大化时即为最优截点，此时的阈值为cutoff值。

Youden指数法实现代码如下：

library(pROC)
data("aSAH")roc.out <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b)coords(roc.out, "best",best.method = c("youden"), ret=c("threshold","sensitivity", "specificity"))

1. 最靠近左上角法

遍历所有可能的截止/阈值并记录其与曲线左上角（敏感性和特异性都等于1的点）的欧式距离，当距离最小时，则对应的阈值为cutoff值。

找出最靠近左上角的cutoff值，并进一步获取其相关信息代码如下：

library(pROC)
data("aSAH")roc.out <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b)opt.coords <- coords(roc.out, "best", best.method = c("closest.topleft"), ret=c("threshold","sensitivity", "specificity"))opt.coords

1. ROC曲线的斜率最大处

在ROC曲线上，当截止/阈值在斜率最大的点时，其与左上角距离最近，也是最优的截止/阈值。需要计算每个连续的观测值偏差和格拉布斯（Grubbs’s）方法来发现和删除任何异常值。

找到ROC曲线斜率最大处，获取最优阈值和相关信息代码如下：

R复制代码
library(pROC)
data("aSAH")roc.out <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b)coords(roc.out, "best", best.method = c("slope.max"), ret=c("threshold","sensitivity", "specificity"))

使用这些方法，可以轻松地计算出ROC曲线对应的最优cutoff阈值，并得到评估指标的准确值。

小编验证了一下，方法一和方法二是可行的，方法三貌似有点问题。查了一下coords这个函数，现在只有youden和closest.topleft这两种方法了。

所以使用chatGPT还是要抱着审慎的目光，尽信书不如无书。不过chatGPT还是能快速的帮你了解一些新概念的，能帮你搜集整理相关的零散的资料，是一个学习的好帮手。