通过构建DCA（Decision Curve Analysis）模型、获取模型数据并使用python进行绘图

关于DCA（Decision Curve Analysis）的基本概念以及绘图方法参考

在临床工作中，我们往往有很多决策模型可以对同一个疾病进行决策，那么谁的决策更准确呢?对于这一问题，我们往往采用AUC来判断，也就是我们会计算不通过模型的AUC，然后比较其大小。AUC大的我们认为它的结果跟金标准更一致，但是AUC有一个问题就是只关注了模型的总体准确性，并没有关注不同模型中不同切点所带来的获益与风险的关系。

除了AUC以外，我们还有NRI，即(Net Reclassification Improvement，重分类改善指标)，它是用来判断我们采用不同的切点进行分类以后，改善值如何。它可以是同一个诊断方法的不同切点值，也可以是不同诊断方法的不同切点值，总之就是计算重新分类以后的改善情况。除此之外还有一个叫做决策曲线分析的方法，也可以用来解决这个问题。而且决策曲线分析还可以将不同的切点做成曲线，并画出图形，方便使用。但是需要去理解的是，决策曲线分析中引入了“阈值概率”这一概念。我们都知道ROC曲线存在切点值(又叫界值)，切点值是指某指标的具体值，而阈值概率是指按切点值分类后的构成比。

参考公式：

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