roc曲线的目的是什么？
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roc曲线（receiver operating characteristic curve）的目的是评估诊断测试或分类模型的性能。它是一个图形，以不同阈值设置时的真正阳性率（敏感性）与假阳性率（1-特异性）为横纵坐标绘制。roc曲线下的面积（auc）是衡量该测试或模型在区分两类情况，如恶性与良性疾病时的能力。auc值越高，表示在区分两类别方面的性能越好。
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p 指数和 ttp 指数的最佳临界值是多少？
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p指数的最佳切点值为<0.99，而ttp指数的最佳切点值为>0.98。这些切点值是通过roc曲线分析确定的，旨在最大化诊断测试或分类模型的敏感性和特异性。
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p指数和ttp指数的auc（area under curve）是多少？
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p指数的auc（area under curve，曲线下面积）为0.83±0.04，ttp指数的auc为0.86±0.04。这些值表明，基于ceus（增强超声）数据，这两个指数在区分恶性与良性thy 3结节方面表现良好。
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