实现思路如下:
AUC(曲线下面积)定义为ROC曲线下的面积。显然,这个面积的值不会大于1。因为ROC曲线通常在y=x线上,AUC在0.5到1之间。
使用AUC值作为评价标准,因为ROC曲线不能清楚地表明哪个分类器更好。作为一个数值,AUC越大的分类器效果越好。
首先,AUC值是一个概率值。当随机选择正样本和负样本时,当前分类算法根据计算出的得分值将正样本排在负样本前面的概率为AUC值。当然,AUC值越大,当前的分类算法将正样本排在负样本前面的可能性就越大,也就是说,它可以更好地分类。
Auc0→t采用梯形法计算;Auc0→∞采用以下公式计算:Auc0→∞=Auc0→t CT/λZ(t为最后一次可测血液浓度的采样时间;CT为最后一次可测样本的浓度;λZ是从对数血药浓度-时间曲线末端的线性部分获得的末端消除速率常数);T1/2是从浓度-时间曲线的末端相计算的(T1/2=0.693/λZ)。Cmax和Tmax均表示为测量值。
欧洲肉鸡指数计算公式=[成活率*体重(kg)]/(料肉比*上市天数)*10000。一般要求欧洲指数在300以上,320-360比较理想。当欧洲指数达到360-400时,意味着它有很强的盈利能力。
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