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1.药代动力学主要参数意义及计算
1、药代动力学参数： 药峰浓度(Cmax)给药后出现的血药浓度最高值。该参数是反映药物在体内吸收速率和吸收程度的重要指标。 达峰时间(Tmax)给药后达到药峰浓度所需的时间。
2、药物代谢动力学的重要参数：药物清除半衰期(half life，t1/2)，是血浆药物浓度下降一半所需要的时间。其长短可反映体内药物消除速度。
3、药物代谢动力学的重要参数：药物清除半衰期（half life），是血浆药物浓度下降一半所需要的时间。其长短可反映体内药物清除速度。
4、药动学的四个主要参数：药峰浓度、达峰时间、末端消除速率、药时曲线下面积。药峰浓度：给药后出现的血药浓度最高值。该参数是反映药物在体内吸收速率和吸收程度的重要指标。
ROC和AUC介绍以及如何计算AUC
在比较不同nauc区块链的分类模型时nauc区块链，可以将每个模型的ROC曲线都画出来，比较曲线下面积（即AUC）做为模型优劣的指标。
计算混淆矩阵：绘制P-R曲线，并且计算AUC：绘制ROC曲线并且计算AUC：无论离线评估如何仿真线上环境，终究无法完全还原线上的所有变量。
auc计算公式如下：AUC = \frac{\sum_{i=1}^{P}rank_i - \frac{P(P+1)}{2}}{P\times N}$$。其中，$rank_i$表示第$i$个正样本的预测排名，$P$表示正样本的数量，$N$表示负样本的数量。
AUC是Area Under Curve的缩写，被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。
Python可以用sklearn，R可以用ROCR包或者pROC包，这里以ROCR包来检验下上述计算结果：x.values对应FPR，y.values对应TPR， alpha.values对应预测打分cutoff，结果跟上面完全一致，然后简单做个ROC图。
事实上，要一下子弄清楚什么是AUC并不是那么容易，首先我们要从ROC曲线说起。
auc计算公式
1、卡铂剂量（mg）=所设定的AUC（mg/ml/min）×［肌酐清除率（ml/min）+25］。药时曲线下面积(AUC)是坐标轴与药时曲线围成的面积，反映药物进入体循环的相对量。血药浓度曲线对时间轴所包围的面积。
2、得到公式（rank_1 - M + rank_2 - M + 1 ... + rank_M - 1） / (MxN) 就是正样本概率大于负样本概率的可能性了。
3、生物利用度是指制剂中药物被吸收进入人体循环的速度与程度。生物利用度是反映所给药物进入人体循环的药量比例，它描述口服药物由胃肠道吸收，及经过肝脏而到达体循环血液中的药量占口服剂量的百分比。
4、由上面的公式可知，ROC曲线不在意真实正类 的概率（即条件概率式 左边不存在），而PR曲线中的precision会关注“真实的正类”，所以更适合于大量负类、少量正类这种“大海捞针”问题。
5、计算准确率：计算精准率：计算召回率：计算F1-Score：计算精确率均值AP：计算混淆矩阵：绘制P-R曲线，并且计算AUC：绘制ROC曲线并且计算AUC：无论离线评估如何仿真线上环境，终究无法完全还原线上的所有变量。
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