管理系统开发公司 R数据分析：净从新分类(NRI)和抽象判别改善（IDI）指数的领路
关于分类估量模子的施展评估咱们最常见的办法就是ROC弧线，呈文AUC。比如有两个模子，咱们去比拟下两个模子AUC的大小，进而得出两个模子施展的优劣。这个是咱们惯例的作念法，要是咱们的商榷关心点放在“在原模子新引入一个估量变量，模子的末端会不会擢升时”，这个时刻ROC就通常会显过劲不从心，因为通常加入一个变量AUC不会有太大的变化，且AUC不好讲明。
When evaluating the improvement of predictive performance of a predictive model after incorporating a new marker, the improvement of C-Statistic/AUC is always small, therefore the new marker sometimes fails to significantly improve C-Statistic/AUC.
天狼星 VS 哥德堡盖斯两队近10年的交战次数为6场，天狼星2胜2平2负，赢球概率为33.3%，平局概率为33.3%，输球概率为33.3%。
这时，就需要用到咱们今天要讲的抽象判别改善指数IDI, 净重分类指数NRI办法。
Two new metrics, the integrated discrimination improvement (IDI) and net reclassification improvement (NRI), have been rapidly adopted to quantify the added value of a biomarker to an existing test.
净重分类指数NRI一个新的办法或者新的模子是不是会擢升分类末端，最终会体当今东说念主数上，从这个角度磋商，咱们不错去对比两个模子或者不同的办法对商榷对象的正确区分情况，从而得到论断。
就是说咱们的旧模子会把商榷对象分类为患者和非患者，新的模子也会把商榷对象分类为患者和非患者。此时比拟新、旧模子关于商榷东说念主群的分类变化，就会发现存一部分商榷对象底本在旧模子中被错分，但在新模子中得到了正确区分；不异也有一部分商榷对象，底本在旧模子等分类正确，但在模子中却被错分，因此商榷对象的分类在新、旧模子中会发生变化，咱们运用这种从新分类的变化，来贪图净从新分类指数NRI。
为了更好领路这种变化咱们看下表：
图片
在table3中，c1是原来模子莫得估量对，新模子估量对的，不异的兴味兴味，b1是原来模子估量对，但新模子给估量错的，于是(c1 − b1)/N1就是疾病组或者event组加多的重分类的正确比。
不异咱们不错得到非疾病组中（table 4）中加多的重分类正确比为(b2 − c2)/N2。
The NRIevents is the net proportion of patients with events reassigned to a higher risk category and the NRInonevents is the number of patients without events reassigned to a lower risk category
小程序开发于是NRI = (c1 − b1)/N1 + (b2 − c2)/N2
因为NRI示意的是重分类的正确个案占比的加多量，是以NRI>0，则为正改善，确认新模子比旧模子的估量才智有所改善；若NRI<0，则为负改善，新模子估量才智着落；若NRI=0，则以为新模子莫得改善。
抽象判别改善指数IDI刚刚咱们先容了NRI，NRI是从新旧模子的对个案估量正确数目占比加多的角度评估模子的，再换一种想路咱们不错从概率加多的角度反馈模子的优劣。
就是说在疾病组，模子估量阳性的概率要尽可能大，在非疾病组模子估量阳性的概率要尽可能小，通过模子的估量概率差值已经不错得到一个评价指数。要是新模子比原模子：在阳性组，估量阳性的概率比旧模子的大；在阴性组，估量阳性的概率比旧模子的小。那么就不错确认新模子比旧模子好。
这个指数就是IDI
IDI = (Pnew,events–Pold,events) – (Pnew,non-events – Pold,non-events)
其中Pnew,events示意在疾病组新模子的估量阳性概率，Pold,non-events示意在非疾病组旧模子的估量阳性概率。
就是说，IDI就等于疾病组新旧模子的估量阳性概率的差值减去非疾病组新旧模子估量阳性概率的差值（因为关于非疾病组模子估量阳性的概率应该是越小越好，是以中间是减号）这么IDI越大越确认新模子比旧模子估量末端更好。若IDI＞0，则为正改善，确认新模子比旧模子的估量才智有所改善，若IDI＜0，则为负改善，新模子估量才智着落，若IDI=0，则以为新模子莫得改善。
作念法实操在R言语中咱们不错用reclassification函数很浅易地得到NRI和IDI，这个函数接管5个参数，参数确认如下图：
图片
第一个是data是原始数据集，cOutcome参数是结局在原始数据相聚的列的位置，比如原来数据集第二列是结局变量，cOutcome就设定为2；然后次第是旧模子和新模子的估量风险值，临了一个参数cutoff是模子分类的风险值截断点。
比如我当今稀有据集如下
图片
结局在数据集的第二列，我想比拟独一age、sex的模子1和有age、sex、education的模子2，在设定估量风险值0.5为类别区分尺度时两个模子的分类施展。在拟合好model1和model2后我不错写出如下代码：
model1 <- glm(formula = `outcome(AMD)` ~Age +Sex, family = binomial("logit"), data = Data)model2 <- glm(formula = `outcome(AMD)` ~Age +Sex+ Education, family = binomial("logit"), data = Data) predRisk1 <- predRisk(model1)predRisk2 <- predRisk(model2)cutoff <- c(0,.5,1) reclassification(data=ExampleData, cOutcome=cOutcome, predrisk1=predRisk1, predrisk2=predRisk2, cutoff)发轫代码后输出末端如下：
图片
不错看到在风险截断值为0.5的时刻NRI(Categorical)为0，管理系统开发资讯确认加多edu的模子并莫得使得分类模子变得更好。同期末端中也给出了NRI(Continuous)和IDI的点揣测、p值和置信区间。均不错在论文中加以呈文。
到这儿NRI和IDI就给环球先容罢了，环球以后在进行2个疾病模子比拟，或者2个办法会诊效劳比拟时，除了传统的ROC弧线过火AUC，也不错同期给出NRI和IDI，愈加全面多档次的展示模子的改善情况。
when comparing diagnostic power of two markers or comparing two predictive models, we could use not only AUC、C-statistics but also NRI and IDI, which could give a comprehensive perspective on how much the predictive performance improves.
we could not calculate NRI or IDI of one predictive model. IDI and NRI are calculated from the comparison of two models. One model does not have IDI or NRI.
文件推选：https://cdn.amegroups.cn/journals/amepc/files/journals/16/articles/29812/public/29812-PB1-1696-R4.pdf
小结今天给环球先容了临床估量模子中NRI和IDI的领路和实操，要比模子不错磋商用这两个办法，要戒备的小数是这两个办法均是模子对比才有的，单独的一个模子是无法贪图这两个办法的，况且也有学者提倡这两个办法并莫得什么用，环球齐不错去查查文件望望各家之言。感谢环球耐烦看完，我方的著作齐写的很细，紧迫代码齐在原文中，但愿环球齐不错我方作念一作念，请转发本文到一又友圈后私信修起“数据联接”获得所稀有据和本东说念主收罗的学习尊府。要是对您灵验请先铭记保藏，再点赞共享。
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