RT

size = 100##             真实值
##   True Positives(TP)  | False Positives(FP)
##   False Negatives(FN) | True Negatives(TN)
##          P                    N
# 假阳性率 False Positive Rate = FP/N
# 敏感度=真正阳性正确率 True Positive Rate = Recall = Sensitivity = TP/P
# 假阴性率 False Negative Rate = FN/P
# 特异度=真正阴性正确率 True Negative Rate = Specificity = TN/N
# 正确率 Accuracy = (TP+TN)/(P+N)
#   # AUC是基于所有可能的截断值计算的
#     变化时分类器的性能## 假设1为1开始，绘制100种混淆矩阵结果
Sensitivity =  0.699  # 填入已知的论文结果
Specificity =  0.650library(reportROC)
for (TP in 2:100) {P = round(TP / Sensitivity, 0)N = 100 - PTN = round(N * Specificity, 0)FP = round(N - TN, 0)FN = round(P - TP, 0)A = c(rep("1", time = P), rep("0", time = N))A = as.numeric(A)B = c(rep("1", time = TP),rep("0", time = FN),rep("1", time = FP),rep("0", time = TN))B = as.numeric(B)data[TP,1:100]=reportROC(gold = A, predictor = B)
}data2=dplyr::select(data,AUC,SEN,SPE,everything())
data3=data2[,1:3]
data3$x=ifelse(data3$AUC>data3$SEN & data3$AUC>data3$SPE,Y,N)z

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