ROC曲線/AUC（全）

一個沒有過擬合的二分類器的ROC應該是梯度均勻的；
ROC曲線有個很好的特性：當測試集中的正負樣本的分佈變化的時候，ROC曲線能夠保持不變。而Precision-Recall曲線會變化劇烈，故ROC經常被使用。

1. 繪製roc曲線例子；

   https://zhuanlan.zhihu.com/p/25975280

2. 什麼是roc曲線，含有python代碼：

   https://zhuanlan.zhihu.com/p/79634816

3. 逐個擊破ROC,AUC,PR:

   https://zhuanlan.zhihu.com/p/78182116

4. 判斷醫學AI論文水不水，從讀懂ROC曲線開始

   https://zhuanlan.zhihu.com/p/33222397
   

5. 畫roc曲線軟件（Medcalc或spss）：

   https://zhuanlan.zhihu.com/p/27671234
   

6. ROC、K-S 曲線、Lift 曲線、PR 曲線

   https://zhuanlan.zhihu.com/p/39435695

7. 所有常用於統計分析的軟件(例：SPSS、SAS、SYSTAT、S-Plus、ROCKIT、RscorePlus)都有依據不同閾值自動計算真陽性和僞陽性比率、並依此繪製ROC曲線的功能。

8. 交叉驗證（Cross-validation)，是一種統計學上將數據樣本切割成較小子集的實用方法。先在一個子集上做分析，而其它子集則用來做後續對此分析的確認及驗證。一開始的子集被稱爲訓練集。而其它的子集則被稱爲驗證集或測試集。
   其中最常見的爲k-folder cross-validation，它指的是將所有數據分成k個子集，每個子集均做一次測試集，其餘的作爲訓練集。交叉驗證重複k次，每次選擇一個子集作爲測試集，並將k次的平均交叉驗證識別正確率作爲結果。

所有的樣本都被作爲了訓練集和測試集，每個樣本都被驗證一次。

9. 微生物多樣研究—差異分析（非常全，包括各種可以用於分析數據的方法：熱圖，箱式圖）

   https://zhuanlan.zhihu.com/p/76133037

10. 機器學習（AI）工程師面試–複習要點

https://zhuanlan.zhihu.com/p/77587367

 11. ROC曲線評估多分類器性能：

       https://zhuanlan.zhihu.com/p/51125423

12. GCBI學院統計4-臨牀診斷試驗和聯合診斷ROC曲線的製作 （視頻教學）

https://v.qq.com/x/page/m05129xnvvh.html