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  • 基于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点,各种各样的预测模型质量参差不齐,常常让人眼花缭乱,那么如何去评价一个模型的好坏,或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后,它到底靠不靠谱,值不值得...

    原标题:你的预测模型靠谱吗?详解区分度和校准度的SPSS操作!

    基于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点,各种各样的预测模型质量参差不齐,常常让人眼花缭乱,那么如何去评价一个模型的好坏,或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后,它到底靠不靠谱,值不值得去推广和使用呢?这是一个我们需要去好好考量的问题。

    一个好的疾病风险预测模型,它不只是简单的因变量和自变量的数学组合,它背后的实际临床意义才是我们所要把握的重点,这就要求预测模型不仅要有很好的区分度(Discrimination),同时还要具备良好的校准度(Calibration)。

    Discrimination和Calibration是我们在评价预测模型时最常用到的一对指标,但是2015年Circ Cardiovasc Qual Outcomes杂志(影响因子:4.5)上发表的一项关注心血管疾病预测模型的系统综述发现,63%的研究报告了预测模型的Discrimination信息,但仅36%的研究报告了Calibration信息,使得预测模型的质量成为研究泛滥的重灾区。

    本期内容我们就来向大家介绍一下这两个重要的指标,尤其是常常被人忽略的Calibration。

    区分度(Discrimination)

    介绍Calibration之前,我们先简单介绍一下Discrimination。顾名思义,一个好的疾病风险预测模型,它能够把未来发病风险高、低不同的人群正确地区分开来,预测模型通过设置一定的风险界值,高于界值判断为发病,低于界值则判断为不发病,从而正确区分个体是否会发生结局事件,这就是预测模型的区分度(Discrimination)。

    评价预测模型区分能力的指标,最常用的就是大家非常熟悉的ROC曲线下面积(AUC),也叫C统计量(C-statistics)。AUC越大,说明预测模型的判别区分能力越好。一般AUC<0.6认为区分度较差,0.6-0.75认为模型有一定的区分能力,>0.75认为区分能力较好。

    小咖前期已经推送过很多有关ROC的文章,需要的同学可以自行检索学习哈。(点击查看:【合集】15篇诊断试验和ROC曲线文章,从理论到操作,要啥有啥!)

    校准度(Calibration)

    预测模型的校准度(Calibration),是评价一个疾病风险模型预测未来某个个体发生结局事件概率准确性的重要指标,它反映了模型预测风险与实际发生风险的一致程度,所以也可以称作为一致性。校准度好,提示预测模型的准确性高,校准度差,则模型有可能高估或低估疾病的发生风险。

    在实际的应用中,通常用Hosmer-Lemeshow good of fit test(拟合优度检验)来评价预测模型的校准度。Hosmer-Lemeshow检验的基本思路如下:

    1. 首先根据预测模型来计算每个个体未来发生结局事件的预测概率;

    2. 根据预测概率从小到大进行排序,并按照十分位等分成10组;

    3. 分别计算各组的实际观测数和模型预测数,其中模型预测数,即每个人的预测概率*人数,再求总和,这里人数即为1,最后总和就相当于每个个体预测概率的直接加和;

    4. 根据每组实际观测数和模型预测数计算卡方值(自由度=8),再根据卡方分布得到对应的P值。

    若所得的统计量卡方值越小,对应的P值越大,则提示预测模型的校准度越好。若检验结果显示有统计学显著性(P<0.05),则表明模型预测值和实际观测值之间存在一定的差异,模型校准度差。

    区分度和校准度的SPSS操作

    一、建立数据库

    某研究人员拟建立一个关于冠心病患者支架介入术后再次发生MACE事件(Major Adverse Cardiovascular Events,主要心血管不良事件)的风险预测模型,并对该风险模型的预测能力进行评价。数据库格式如下图所示。

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    其中因变量(结局事件)为Event,自变量(影响因素)为性别(Gender)、年龄(Age)、收缩压(SBP)、吸烟(Smoking)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL)及冠脉病变Syntax评分(SYNTAX)。

    二、构建预测模型

    本研究利用Logistic回归构建预测模型(若研究为含有时间变量的生存数据,则可采用Cox回归模型)。Logistic回归的操作步骤对大家来说应该早就是小case了,操作方法如下:

    1. Analyze → Regression → Binary Logistic Regression

    2. 将因变量Event选入Dependent框中,将各个自变量选入Covariates框中

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    3. 点击Save,在Predicted Values下勾选Probabilities,目的是为了在数据库中新生成一个概率值,用于绘制ROC曲线和校准曲线图。

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    4. 点击Options,勾选Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit,用于输出Hosmer-Lemeshow拟合优度检验的结果。

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    三、Logistic回归结果

    Variable in the Equation中输出了每个影响因素的回归系数(β)、OR值、95% CI以及P值等信息。回归方程如下:

    logit (p)= -8.713 - 0.899*Gender + 0.05*Age + 0.021*SBP + 0.912*Smoking + 0.438*LDL + 0.07*SYNTAX

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    四、模型区分度(Discrimination)

    通过绘制ROC曲线,计算AUC,即C统计量来评价模型的判别区分能力。具体操作步骤为:

    1. Analyze → ROC Curve

    2. 将新生成的预测概率值PRE_1作为检验变量Test Variable ,将Event作为状态变量State Variable,并设定Value of State Variable为1

    3. 勾选ROC Curve用于绘制ROC曲线

    勾选Standard error and confidence interval用于输出AUC及其标准误和95%可信区间。

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    预测模型ROC曲线如下图所示,曲线下面积AUC为0.782>0.75,95% CI为0.726-0.838,提示该预测模型的区分能力较好。

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    五、模型校准度(Calibration)

    通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验来评价预测模型的校准能力。结果显示,Hosmer-Lemeshow χ2 =4.864,P=0.772>0.05,提示模型预测值与实际观测值之间的差异没有统计学显著性,预测模型有较好的校准能力。

    同时SPSS还输出了Hosmer-Lemeshow检验列联表,表中将每个研究对象的预测概率从小到大进行排序,并按照十分位分成10组,分别列出了每一组实际观测值(Observed)和模型预测值(Expected),从而可以在每一个分组下进行直观的比较,来帮助判断模型的校准能力。

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    六、模型校准图形(Calibration Plot)

    既然在评价预测模型区分度的时候,结果可以通过绘制ROC曲线进行可视化,那么对于预测模型的校准度,我们也同样可以绘制校准图使结果可视化。

    我们在文献中常常可以看到,校准图的绘制一般有三种形式,大家可以利用上面SPSS输出的Hosmer-Lemeshow检验列联表的结果,将其复制到Excel中(以下图形均以Excel 2013版为例),跟着小咖一起来绘制校准图形。

    1. 散点图

    根据实际观测值(Observed)和模型预测值(Expected)绘制散点图,并拟合线性趋势线,即可得到校准曲线,如下图所示的蓝线。而红线为标准曲线(y=x),表示预测数和实际观测数完全一样。若蓝色的校准曲线和红色的标准曲线越接近,则提示模型的校准能力越好。

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    2. 条形图

    将每个研究对象的预测概率从小到大进行排序,并按照十分位分成10组,以条图的形式来表示每组实际观测值和模型预测值的大小,这样能够更加直观的展示在每一组内,实际观测值和模型预测值之间的差别,以此来帮助判断模型更为准确的预测区间。

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    3. 线图

    线图的表达方式和条形图类似,同样也是按照预测概率的十分位分成10组,以坐标点的形式来表示每组实际观测值和模型预测值的大小,并用平滑的线段依次连接起来。它不仅可以直观的展示每一组内实际观测值和模型预测值之间的差别,同时也能从整体上来判断模型的校准能力。模型预测曲线与实际观测曲线越接近,则可提示模型的校准能力越好。

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    总结

    Discrimination和Calibration是评价预测模型效能的两个重要指标,但比较容易混淆,最后再和大家总结一下:

    1.Discrimination区分度,就是在模型的预测值中,看是否能够找到一个截点,使得把患者和非患者正确区分开来。如果区分的越开,且与实际情况越吻合,则提示模型的区分度越好。

    2.Calibration校准度,就是评价模型预测值的大小和结局事件发生概率的大小是否一致。如果模型的预测值与结局实际发生概率越接近,则提示模型的校准度就越好。

    3.风险预测模型的Discrimination和Calibration并不一定都是同方向的。

    如图A,模型的Discrimination很好,能够根据发病风险将不同的研究对象明显的区分开来,但是Calibration较差,预测值偏离校准曲线很远,与实际情况不符。

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    (图A)

    图B,模型的Calibration很好,预测值都集中在校准曲线上,预测较为准确,但是Discrimination较差,研究对象的患病风险都比较接近,无法将其明显的区分开来。

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    (图B)

    图C,模型的Discrimination和Calibration都很好,不仅能够把不同风险的患者明显的区分开来,而且预测值都集中在校准曲线上,预测结果较为准确。

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    (图C)

    图D,是最为理想的模型,能够准确预测研究对象是否患者,发病风险为0或100%。

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    (图D)

    4.对于一个疾病预测模型,在利用Discrimination和Calibration进行评价时,我们首先需要考虑的是模型的区分能力Discrimination,如果模型的区分度较差,不能正确的将不同风险的人群区分开来,那么它就不是一个合格的预测模型,失去了临床的应用价值,再继续评价Calibration也没有太大的意义了。

    所以,如果你对自己建立的疾病风险预测模型有足够的信心,那么不妨也计算一下模型的Discrimination和Calibration,相信一定会得到更多同行的认可。

    参考文献:

    [1] Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2015 Jul;8(4):368-75

    [2] JAMA. 2017;318(14):1377-1384

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  • 如何提高机器学习模型预测准确率 转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25013834 这篇文章主要从工程角度来总结在实际运用机器学习进行预测时,我们可以用哪些tips来提高最终的预测效果,主要分为Data Cleaning,...

    如何提高机器学习模型预测准确率

    转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25013834

    这篇文章主要从工程角度来总结在实际运用机器学习进行预测时,我们可以用哪些tips来提高最终的预测效果,主要分为Data Cleaning,Features Engineering, Models Training三个部分。

    Data Cleaning

    1. 移除多余的duplicate features(相同或极为相似的features)

    2. 移除constant features(只有一个value的feature)

    #R里面可以使用unique()函数判断,如果返回值为1,则意味着为constant features
    
    1. 移除方差过小的features(方差过小意味着提供信息很有限)
    #R中可以使用caret包里的nearZeroVar()函数
    #Python里可以使用sklearn包里的VarianceThreshold()函数
    
    1. 缺失值处理:将missing value重新编为一类。
    #比如原本-1代表negative,1代表positive,那么missing value就可以全部标记为0
    #对于多分类的features做法也类似二分类的做法
    #对于numeric values,可以用很大或很小的值代表missing value比如-99999.
    
    1. 填补缺失值

    可以用mean,median或者most frequent value进行填补

    #R用Hmisc包中的impute()函数
    #Python用sklearn中的Imputer()函数
    
    1. 高级的缺失值填补方法

    利用其他column的features来填补这个column的缺失值(比如做回归)

    #R里面可以用mice包,有很多方法可供选择
    

    注意:不是任何时候填补缺失值都会对最后的模型预测效果带来正的效果,必须进行一定的检验。

    Features Engineering

    1. Data Transformation

    a. Scaling and Standardization

    #标准化,R用scale(), Python用StandardScaler()
    #注意:Tree based模型无需做标准化
    

    b. Responses Transformation

    #当responses展现skewed distribution时候用,使得residual接近normal distribution
    #可以用log(x),log(x+1),sqrt(x)等
    
    1. Features Encoding

    a.离散特征转化成连续特征

    b.label encoding

    1. Features Extraction
    #主要是针对文本分析
    
    1. Features Selection

      a. 方法很多,此处略过

      b. 此外,PCA等方法可以生成指定数量的新features(映射)

      c. 擅对features进行visualization或correlation的分析。

    Models Trainning

    1. Mostly Used ML Models

    尝试多一些的模型,比如下面这些:

    在这里插入图片描述

    1. 利用Grid Search进行hyper参数的选择

    2. 利用Cross-Validation衡量训练效果

    3. Ensemble Learning Methods

    54)]

    1. 利用Grid Search进行hyper参数的选择

    2. 利用Cross-Validation衡量训练效果

    3. Ensemble Learning Methods

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  • 二、分类模型评价指标混淆矩阵:实际表现实际表现10预测值1TPFP预测值0FNTF说明:T/F:表示是否判断正确P/N:表示预测值为1或0举例:样本为10个人的信息,8个为感冒,2个为不感冒,医生在8个感冒的人中判断出5个,在2...

    一、模型评价指标简介

    模型评价指标是为了衡量模型的泛化能力而建立的指标。对于分类和回归两类监督学习,分别有各自的评判标准。

    二、分类模型评价指标

    混淆矩阵:

    实际表现

    实际表现

    1

    0

    预测值

    1

    TP

    FP

    预测值

    0

    FN

    TF

    说明:

    T/F:表示是否判断正确

    P/N:表示预测值为1或0

    举例:样本为10个人的信息,8个为感冒,2个为不感冒,医生在8个感冒的人中判断出5个,在2个不感冒的人中判断出1个。

    1、准确率

    公式

    $$

    准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

    $$

    含义

    针对全体样本,代表整体的预测准确度,既包含正样本也包含负样本。

    缺点

    在样本不平衡的情况下,不能作为很好的指标来衡量结果。

    此样本不平衡,假如设计一个模型将所有的用户判断为正样本,则准确率为80%,准确率虽然很高但实际并不是一个好的模型。

    举例

    准确率=6/10

    2、精准率(查准率)

    公式

    $$

    精准率=TP/(TP+FP)

    $$

    含义

    针对预测样本,代表对正样本的预测准确率,即所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率。

    举例

    精准率=5/(5+1)=5/6

    3、召回率(查全率)

    公式

    $$

    召回率=TP/(TP+FN)

    $$

    含义

    针对原样本,在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。

    举例

    召回率=5/8

    适用场景及特点

    在更关心覆盖率的情况下如反欺诈,即宁愿将负样本虚报为正样本,也不愿意放过一个正样本。召回率越高,代表正样本被预测出来的概率更大。

    4、ROC/AUC

    相关指标(1)真正率(灵敏度、召回率)——覆盖率

    $$

    真正率=TP/(TP+FN)

    $$

    含义:在正样本中预测为正的概率。

    (2)假正率(1-特异度) ——虚报率

    $$

    假正率=FT/(FP+TN)

    $$

    含义:在负样本中虚报为正的概率。

    含义

    ROC:覆盖率与虚报率结对组成的结合曲线。

    AUC:覆盖率与虚报率结对组成的结合曲线的线下面积。

    优点

    可以无视样本的不平衡,因为真正率和假正率分别是基于实际样本的1和0出发的,分别在实际的正样本和负样本中观察相关概率问题。

    举例说明:真正率只关心8个病人中有多少可以被预测出感冒,而假正率只关心2个人中有多少被误判为感冒。

    比较

    AUC比ROC计算更高效。

    三、参考

    展开全文
  • 临床流行病学为疾病的结局筛选出了种种的危险因素,而临床预测模型则可以将这些危险因素综合在一个算法中,来实现其判断和预测的功能。这些经过临床流行病学筛选鉴定的危险因素,这里称之为“经证实的预测因素集”。...

    临床预测模型研究需要明确的数个问题

    阅读了一些临床预测模型的论文,有一些个人的体会,和大家分享,有新的想法随时增加。

    1.采用什么样的策略筛选预测变量?

    • 临床预测模型的研究是建立在临床流行病学的基础上的研究。临床流行病学为疾病的结局筛选出了种种的危险因素,而临床预测模型则可以将这些危险因素综合在一个算法中,来实现其判断和预测的功能。这些经过临床流行病学筛选鉴定的危险因素,这里称之为“经证实的预测因素集”。与之相对的是,模型作者根据自己本地的数据用Lasso回归或者单因素检验等方法筛选出有统计学意义的预测变量而纳入到预测模型的方程中,这样获得的预测因素,可以称之为“私有的预测因素集”。预测模型要求要有一定的预测的准确度和外推性(适用于其它研究中心的数据),采用“经证实的预测因素集”较“私有的预测因素集”显然会使模型具有更好的外推性。如果有的经证实的预测因素却在本地的资料中没有表现出统计学意义,也应该纳入到模型构建方程中。
    • 预测变量的个数。增加预测变量的个数的好处是可以增加模型预测的准确性,然而在保证一定准确性的前提下,预测变量的个数尽可能少,这会带来两方面的益处,首先,预测变量少导致需要患者提供的资料少,可以增加模型的适用性,更多的人可以使用该预测模型;其次,预测变量少可以增加模型使用的便利性,预测模型临床使用的主要形式是诺莫图或者网页计算器,特别是诺莫图,需要先计算出每个预测变量的得分,并获得总分,然后找到总分对应的疾病结局发生的概率。预测变量少可以减少计算的时间。网页计算器的出现大大增加了预测模型临床应用的便利性,使得模型开发者可以将模型开发的重点放在模型的准确性上。非线性模型无法制作诺莫图,网页计算器是其唯一的表现形式。

    2. 构建临床预测模型的样本量是否足够?

    • 预测模型研究目前没有样本量的计算模式。样本量不足,导致计算的预测因素的权重不准确,也导致模型外推性不好。对于预测模型的外部验证,有专家推荐,发生结局事件的人数和未发生结局的人数至少要100以上,才能达到一定的预测效能。构建模型的样本数往往多于外部验证和内部验证的样本数。

    3. 采用线性算法还是非线性算法?

    1. 根据目前的经验来看,不是所有的非线性模型都优于线性模型(逻辑回归和Cox回顾),而某些非线性算法可以同时在区分度和校准度方面优于线性模型,比如,随机森林算法。根据个人构建临床预测模型的体验、比较多个算法的文献报道,随机森林算法确实在许多情况下优于线性模型,可以作为构建临床预测模型时常规考察的一个算法。值的一提的是,以上比较非线性模型与线性模型的评价指标是区分度和校准度,更加有价值的指标应该是影响了临床决策或者患者是否从中获益,但是目前相关的研究很少无法得出结论。
    2. 线性预测模型可以非常方便地用方程来描述模型,而方便地进行外部验证,还可以制作诺莫图或者网页计算器而进行临床的应用, 反观非线性模型, 如同一个“黑盒子”, 目前仍然没有建立成熟的分享方法, 对于外部验证和临床应用来说,暂时还无法实现。

    4. 预测模型能不能进行临床应用?

    临床上目前还不接受用临床预测模型来辅助进行临床决策,显然多数业内人士认为临床预测模型还达不到有用的程度。这个认知总体上并没有问题,但是这个问题还是值得我们仔细地分析一下。

    • 首先,预测模型核心的指标是区分发生和不发生疾病结局事件的能力(一般会用区分度来表示),
      目前这个能力预测模型只能达到70%,只有少数会达到90%。而且很少量的预测模型进行了临床价值的研究,所以无法进行临床应用。
      专家呼吁应停止进行构建模型的研究,而应该进行临床价值方面的研究来推动预测模型在临床上的应用。

    • 其次,预测模型告知了我们疾病结局的危险因素。预测模型中所采用的预测因素是公认的或者是作者认为的疾病结局的危险因素,有助于我们了解疾病结局密切危险因素并有意识地进行控制这些危险因素来预防疾病的发生。

    • 再次,通过预测模型可以了解这些危险因素对疾病结局的影响力。不同的预测因素在方程中会计算出不同的权重,体现出预测因素对疾病结局的影响,对于线性模型来说,预测因素的β值以及其诺莫图中线段的长短,都可以体现各预测因素的权重,而对于非线性模型,也可以通过一些方式来计算。

    5.检索预测模型的“窍门”关键词?

    • “nomogram”,会检索到“线性”的预测模型,因为“非线性”的模型不能制作诺莫图,且论文中有发布相关的诺莫图供临床应用。
    • “population-based”, 会检索到以社区人群为样本的预测模型,与医院的人群相区别。因为个人目前关注可供一般人群使用的预测模型,而不是供医生使用的预测模型。
    展开全文
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空空如也

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判断预测模型的准确度

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