怎么看sas的roc结果

1、做出了roc曲线和确定了截断值，怎么看截断值的灵敏度和特异度。
2、怎么做出光滑的roc曲线
麻烦大家啦🙏

一旦你绘制了ROC曲线并确定了截断值，你可以从ROC曲线上读取相应截断值的灵敏度和特异度。
根据你选择的截断值，你可以在ROC曲线上找到对应的点。该点的y值表示灵敏度，x值表示1-特异度。例如，如果你的截断值对应的点在ROC曲线上的坐标为(0.2, 0.8)，那么特异度为1 - 0.2 = 0.8，灵敏度为0.8。
为了绘制光滑的ROC曲线，可以使用插值方法对曲线进行平滑。在Python中，你可以使用SciPy库中的interp1d函数进行插值：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d

# 假设 fpr, tpr, thresholds 分别表示假正例率、真正例率和截断值
fpr = np.array([0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1])
tpr = np.array([0, 0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1, 1])

# 使用插值函数进行平滑
f_interp = interp1d(fpr, tpr, kind='cubic')

# 生成新的均匀间隔的假正例率
new_fpr = np.linspace(0, 1, 100)

# 计算对应的真正例率
new_tpr = f_interp(new_fpr)

# 绘制平滑的ROC曲线
plt.plot(new_fpr, new_tpr, label="Smooth ROC curve")
plt.xlabel("1 - Specificity (False Positive Rate)")
plt.ylabel("Sensitivity (True Positive Rate)")
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

注意，这里的fpr和tpr是示例数据，你需要使用自己的数据替换它们。