大家还记得江湖中那个传说吗？C-index就是ROC曲线下面积AUC？

C-index是一个可以用于判断各种模型区分能力的指标。针对二分类logistic回归模型，C-index可简化为：某疾病病人的预测患病概率大于对照的预测患病概率的可能性。

经过证明，针对二分类logoistic回归的C-index等价于ROC曲线下面积（AUC）。AUC主要反映二分类logistic回归模型的预测能力，但C-index可以评价各种模型预测结果的准确性，可以简单这样理解：

[notice]C-index是AUC的扩展，AUC是C-index的一种特殊情况。[/notice]

以COX回归为例，计算C-index：

    mydata<-read.csv(file.choose()) #读入数据，以csv格式为例
    library(survival) #加载survival包，用于建立COX回归模型
    summary(coxph(Surv(time,status) ~ x1+x2+x3, data=mydata))
    #拟合COX模型，并汇总分析结果，输出结果中的Concordance即为C-index

---

SOURCE