R语言 | 什么？你还不知道Brier Score？

摘要：Brier Score评分简介

近期，有同学在投稿文章中被要求补充Brier Score评分，不清楚这一评分的具体含义与分析方式。衡量临床预测模型的三个关键指标包括区分度、校准度和临床适用度，其中区分度常用受试者曲线下面积（ROC）或C-Index衡量，而校准度则通过HL检验和校准曲线评价。

样本分布不均衡时，单独考虑校准度或区分度并不全面，此时Brier Score（BS）评分可用于综合评价模型的区分度和校准度。BS评分趋近于0表示模型预测与实际值非常接近，表现完美；若BS评分大于0.25，则预测值与实际值差异较大，模型的预测效果可能较差。因此，BS评分较小表示模型效果较好。

使用R语言计算BS评分时，首先需要安装并加载mclust包。随后，通过代码示例可展示如何计算二分类结果的BS评分，其中"class"为实际分类结果，而"probs"为模型预测结果，示例中使用随机生成的矩阵代替模型预测结果进行演示。

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