1. roc曲线用Excel怎么画
操作方法
01
先把自己要统计分析的数据输入到spss里，我这里以大型真菌桑黄为例子，分析不同品种的桑黄之间，桑黄多糖含量的差异，所有数据都属虚构，请勿对号入座。
02
然后在标题栏中，找到“图形”，单击，直接找到“旧对话框”中的“条形图”。
03
选择“简单条形图”，就是上面第一个，然后单击“定义”。
04
首先选择“其他统计量”，否则出来的图绝对惨不忍睹。
05
我这里要区分的是不同桑黄品种，所以把“桑黄品种”这个变量添加到“类别轴”上，而“多糖含量”则是要统计的变量，把它加入到变量栏。
06
然后在“标题”这一栏里，可以添加标题。
07
在“选项”这一栏里，选择“显示误差条形图”，置信区间自定。
08
最后，单击“确定”，当当当，图形就出来了。当然，你如果觉得图形不够美观，你还可以去改，就跟Excel一样。
2. excel绘制roc曲线
实现思路如下：
AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。
使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。
首先AUC值是一个概率值，当随机挑选一个正样本以及一个负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。当然，AUC值越大，当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，即能够更好的分类。
3. roc曲线怎么绘制 Excel
方法一：
1、打开 GraphPad Prism5.0 软件，选择 XY, 选择 Points ＆ connecting line（点加连线），选择已 知 Mean，SD，N 作图，Create。
2、输入数据，在 Graphs 下可以看见刚刚输入的数据 Data1
3、进行相应美化后，导出图片（tiff，dpi = 600）即可。双击图片弹出 Format Graph 菜单，可对折线图进行设置。 例如在 Style 菜单下可以选择显示误差棒，在本图中我们可以选择只显示均值 / 均值和误差棒。还可以设置显示的标志（Show symbols）的颜色、大小和形状。
4、对于误差棒的显示可以选择显示 Error bars 的颜色，Error bars 的方向：Above 朝上，Below 朝下，Both 两边均有。
5、Style 有几种不同的风格，可以根据自己的要求更改。注意的是，最好在同一篇文章里面做到一致。最后 Thickness 可以更改误差线的厚度
方法二：
1.打开GraphPad Prism 8.0软件，选择XY,新建折线图：
输入数据，每个点有两个重复值：
2、在Graphs选择Data1选择Points＆connecting line with error bars，绘制Mean±SD，
可以得到基本的折线图：
3、去除数据点，双击折线图，进入Format Graph，首先去勾选Show symbols，不显示数据点：
图片现在为：
4、改折现颜色，再次双击折线图，进入Format Graph，在Show connecting line/curve下选择均值连线为红色，厚度为2 pt：
目前折线图更新为：
5、连接误差线，再次双击折线图，进入Format Graph，选择Show error bars由默认设置如下：
更改为颜色为透明浅色，Style为在数据误差处连线：
目前折线图更新为：
6、填充误差范围，双击折线图，进入Format Graph，选择Show area fill，选择颜色，选择填充颜色位置为误差连线之间的范围Within error bands，最后所有设置汇总为：
得到误差连线并填充颜色的折线图：
以上是GraphPad Prism 8.0绘制误差连线并填充颜色的统计图基本步骤，值得注意的是数据为随意输入数据，不保证数据美观。
Graphpad prism在医学方面提供了很多统计和做图的方法，比如说生存曲线、诊断方法的ROC曲线、尤其是对数分布的数据的统计做图，生物学方面真是太多对数分布的数据了。
在你对数据进行分析之后，结果会出现在Result文件夹，同时也会显示在你的图上，结果的显示也非常友好，P值就直接叫P value并不会写成sig.
比如做一个很简单的线性回归，能得到非常详细的信息，方程也直接给出来，就是要这样一目了然，如果用EXCEL做还得把各项数据调出来。
4. roc曲线的画法
接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
5. 用excel做roc曲线
roc曲线的制作步骤： 用SPSS制作ROC曲线。
1、首先录入数据： 在这里，序号1代表击中，0代表虚报，后面“频数”列对应的分别是先定概率在0.2/0.5/0.8情况下击中和虚报的频数；
2、其次对频数加权打开“分析”，最下方会出现“ROC曲线”，打开将“频数”拖入检验变量一栏，“序号”拖入状态变量一栏；
3、状态变量的值设置为“1”；
4、点选“ROC曲线”“对角参考线”“ROC曲线的坐标点”三个选项，确定；
5、随后会出现这个原始的ROC曲线。
6. excel制作roc曲线
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量. 基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高. 灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率. 特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率. 误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度. 将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量. 使用SPSS的操作过程如下: Graphs/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选. 运行结果:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状. 2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间. 3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.
7. 如何用Excel绘制ROC曲线
以上两位说的很好，自己动手，丰衣足食。若需借力，建议用cuda-convnet2，自带画loss和accuracy曲线功能。
除了曲线，还可以绘制图像，例如中间某个卷积层的卷积核可视化效果：以及预测结果：自己也可以试着实现下这些功能，用过matlab的同学都应该觉得不难。
8. excel如何做roc曲线
1、AUC被定义为ROC曲线下的面积。往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。
其中，ROC曲线全称为受试者工作特征曲线 ，它是根据一系列不同的二分类方式，以真阳性率感为纵坐标，假阳性率为横坐标绘制的曲线。
AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。
2、AUC面积的意义：AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，表示预测的正例排在负例前面的概率
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