【R-mlr3新书节选】手动计算并绘制任意二分类机器学习模型决策曲线（DCA）

主要观点总结

本文主要介绍了决策曲线分析（DCA）的概念及其在R语言中的实现方式。DCA是一种评估临床决策是否可行的方法，通过考虑患者风险和获益的可能范围来评估预测/诊断模型的实用性。文章详细阐述了DCA中的关键概念，如阈值概率、净获益和决策曲线等，并提供了R语言实现DCA的步骤和函数定义，包括生成DCA数据、绘制DCA曲线和演示案例等。

关键观点总结

关键观点1: 概念原理

决策曲线分析（DCA）是一种评估临床预测/诊断模型是否可行的分析方法，通过考虑患者风险和获益的可能范围来评估临床决策的实用性。

关键观点2: R语言实现DCA的步骤

包括生成DCA数据、定义绘制DCA曲线的函数、案例演示等。其中，生成DCA数据是关键，需要自定义生成DCA数据的函数，该函数根据模型预测结果和阈值概率计算接受治疗的净获益。

关键观点3: DCA中的关键概念

包括阈值概率、净获益、决策曲线等。阈值概率是判断/预测为阳性而患者选择接受治疗/干预的概率水平；净获益是同时考虑获益和伤害后的一个指标；决策曲线是根据不同阈值概率下的净获益绘制出的曲线。

关键观点4: 注意事项

文章主要是阐释DCA原理和计算细节，真正做DCA更建议使用dcurves包，也包含生存任务的DCA。文章内容经过修改后将出现在R语言新书《R机器学习：基于mlr3verse》附录，所以禁止用于任何出版。

免责声明