最近在学习机器学习，发现有些概念还真不能按字面意思进行理解，如C-index，C指数即一致性指数（index of concordance），用来评价模型的预测能力，结局实际发生的概率和预测的概率的一致性。实际发生的和预测的一致性并不是指我们用模型预测出来有病/没病这样的一致性，这里统计学上的一致性是指假设患者A,B，通过模型预测，发现A的生存概率要高于B，也就是说A的生存时间要长于B，而在实际情况中A的生存时间是高于B的，这就是一致性。如100个人，我们最终通过模型得到了100个概率，也就是100个0-1之间的数，我们将这100个数，按照从小到大排列，再依次将这100个人分成10组，每组10个人，实际的概率就是这10个人中发生疾病的比例，预测的概率就是每组预测得到的10个数的平均值，然后比较这两个数，一个作为横坐标，一个作为纵坐标，就得到了一致性曲线图
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