文件名称：matlabauc代码-trustworthiness:用于计算可信赖度p值的重采样策略的MATLAB代码
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 03:59:25
系统开源
Matlab的耳语可信赖度 如果使用，请参考： Durán，C.，Ciucci，S.，Palladini，A。等。 扰动胃微生物组的非线性机器学习模式识别和细菌-代谢物多层网络分析。 Nat Commun 12，1926（2021）。 用于计算可信赖度p值的重采样策略的MATLAB代码 可信度利用基于标签重排的重采样技术来构建空模型。 标签在嵌入的点上随机地均匀地重新随机排列，其位置在缩小的空间中保持不变。 对于每个随机重排（默认为1000），都会计算来自指标的值。 所有这些值的集合用于绘制空模型分布。 该分布用于计算随机获得等于或大于使用原始标签检测到的间隔的概率。 该程序将计算给定度量，数据集的标签及其各自值（也称为得分）的可信赖性p值。 可用的指标是： 一种。 曼恩·威尼（Mann-Witheny）Pvalue（'MWpval'） b。 均值排列检验（“ permmean”） C。 通过中位数进行排列检验（“ permmedian”） d。 ROC曲线（'AUC'）下的区域 e。 精确调用曲线下的区域（'AUPR'） F。 马修斯相关系数（MCC） G。 F分数（'Fscore'
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trustworthiness-main
----README.md(2KB)
----trustworthiness.m(15KB)