교수님 안녕하세요. 항상 도움 많이 받고 있습니다.

문의드릴 사항이 있습니다.

제가 특정 질병(환자군 29명 정상군 230명) 을 장내미생물 균주를 통해 진단할수 있는지 연구를 진행하고 있는데요.

이에 교수님 web-R의 

1) ROC curve 2) Classification -Decision tree를 사용했습니다.

1) ROC curve를 그리는데 이에 수십개의 장내미생물 균주를 넣었더니

model이 적합한 9개 균주를 선택해서 AUC : 0.923이라는 준수한 결과가 나왔습니다.

이렇게 적합한 model선정하는 방법이 regression model을 사용하는게 맞는지 여쭈고자 합니다. 이 내용을 논문에 언급할때 아래와 같이 언급하면 될지요?

In this setting investigators typically use the fitted values from the regression model to construct an ROC curve and to compare this with the ROC curve derived similarly from the fitted values from the regression excluding the new marker.

2) 마찬가지로 혹시 Classification -Decision tree를 가능할지 해서

9개의 선택된 균주를 넣고 시행하였습니다. 아래 그림과 같은 결과 나왔습니다.

Decision tree는 그럼 Accuracy : 0.888 이라고 되어있는데 이값이 소위 진단의 정확도라고 얘기할수 있는지 궁금합니다. 아니면 Decision tree는 이 질환을 진단하는데 ROC curve에 비해서 정확하지 않은 model인지요?

감사드립니다.