ROC曲线
简介
ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic，其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线--ROC curve。平面的横坐标是false positive rate(FPR)，纵坐标是true positive rate(TPR)。对某个分类器而言，我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对。这样，此分类器就可以映射成ROC平面上的一个点。调整这个分类器分类时候使用的阈值，我们就可以得到一个经过(0, 0)，(1, 1)的曲线，这就是此分类器的ROC曲线。一般情况下，这个曲线都应该处于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。因为(0, 0)和(1, 1)连线形成的ROC曲线实际上代表的是一个随机分类器。如果很不幸，你得到一个位于此直线下方的分类器的话，一个直观的补救办法就是把所有的预测结果反向，即：分类器输出结果为正类，则最终分类的结果为负类，反之，则为正类。虽然，用ROC curve来表示分类器的performance很直观好用。可是，人们总是希望能有一个数值来标志分类器的好坏。于是Area Under roc Curve(AUC)就出现了。顾名思义，AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。通常，AUC的值介于0.5到1.0之间，较大的AUC代表了较好的performance。参考：https://www.cnblogs.com/gatherstars/p/6084696.html
数据说明
第一列是样品，第二列是分类（2分类）；第三列及以后是某基因的表达值。调用R包：pROC
论文例子
pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves. Fig2
如何引用？
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知网学术
正式引用：Tang D, Chen M, Huang X, Zhang G, Zeng L, Zhang G, Wu S, Wang Y.
SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023 Nov 9;18(11):e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236. PMID: 37943830.
方法章节：Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Dec 2024), an online platform for data analysis and visualization.
致谢章节：We thank Mingjie Chen (Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd.) for providing data analysis and visualization support.
