cutoff翻译中文(turnoff和cutoff的区别)

cutoff翻译中文

cutoff翻译中文：切断;被截断 (或切下)的东西;停止点;截止点;界限;截止，中止;(供应或服务的)终止。

turnoff和cutoff的区别

turnoff和cutoff的区别：turnoff：关闭，比较多用到的是关闭什么电器。cutoff：切断，切断联系、供给。

下面分享相关内容的知识扩展：

dd血栓筛查cutoff值为0.5会有什么影响

敏感性和特异性的变化、阳性结果的数量、误诊和过度治疗的风险等影响。
1、敏感性和特异性的变化：将cutoff值设为0.5会改变DD血栓筛查的敏感性和特异性。敏感性是指测试能够正确识别出患者中真正存在的阳性结果的能力，特异性是指测试能够正确识别出患者中真正不存在的阴性结果的能力。
2、阳性结果的数量：将cutoff值设为0.5会增加DD血栓筛查的阳性结果的数量。较低的cutoff值意味着更多的样本将被判定为阳性，即使DD水平相对较低。
3、误诊和过度治疗的风险：将cutoff值设为0.5会增加误诊和过度治疗的风险。较低的cutoff值会导致更多的假阳性结果，即将正常患者错误地判定为阳性。

下面是快速排序的历程，第5行的Cutoff是什么东西，为什么么要取 3？

#define Cutoff (3)
*1 void Qsort( ElementType A[], int Left, int Right )
*2 {
*3 int i, j;
*4 ElementType Pivot;

*5 if( Left + Cutoff <= Right )
{
Pivot = Median3( A,Left, Right );
i = Left; j = Right - 1;
for( ; ; )
{
while( A[ ++i ] < Pivot ){}
while( A[ --j ] > Pivot ){}
if( i < j )
Swap( &A[ i ], & A[ j ] );
else
break;
}
Swap( &A[i], &A[ Right - 1 ] );

Qsort( A, Left, i - 1 );
Qsort( A, i + 1, Right );
}
else
InsertionSort( A + Left, Right - Left + 1 );
}
当待排序的数的数量较少时，使用简单插入排序的实际耗时会小于快速排序，这是无数人经过实际测试或实验得出的结论，至于原因应该是当数量较少时，使用递归所需的反复调用函数所增加的时间超过了时间复杂度降低所减少的时间。Cutoff可以认为是代码中对于“较少”和“较多”的分界线，较多时使用快速排序，较少时使用InsertionSort（插入排序），至于为什么是3，这没有一个严格的标准，只要是个较小的数就行。

创建函数，R语言求解cutoff, AUC, 95%置信区间，敏感性，特异性

cal_metrics <- function(label, pred){

  roc.p=pROC::roc(label, pred,ci =T)

  if (roc.p$auc>0.5){

    cutoff=roc.p$thresholds[which.max(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]

    sensitivity=roc.p$sensitivities[which.max(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]

    specificity=roc.p$specificities[which.max(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]

    ci = roc.p$ci

    df=data.frame(type='positive classification',

                  auc=round(roc.p$auc,3),cutoff=cutoff,

                  sensitivity=sensitivity,specificity=specificity,ci_lower = ci[1],ci_upper=ci[3])

    return(df)

  }

  else{

    cutoff=roc.p$thresholds[which.min(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]

    sensitivity=roc.p$sensitivities[which.min(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]

    specificity=roc.p$specificities[which.min(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)]

    ci = roc.p$ci

    df=data.frame(type='negative classification',

                  auc=1-round(roc.p$auc,3),cutoff=cutoff,

                  sensitivity=1-sensitivity,specificity=1-specificity,ci_lower = ci[1],ci_upper=ci[3])

    return(df)

  }

}