请问这些值的判定，有没有比较公认的参考文献可以引用。使用Hosmer-Lemeshow good of fit test（拟合优度检验）来评价预测模型的校准度。若所得的统计量卡方值越小，对应的P值越大，则提示预测模型的校准度越好。若检验结果显示有统计学显著性（P<0.05），则表明模型预测值和实际观测值之间存在一定的差异，模型校准度差。使用ROC曲线下面积（AUC），也叫C统计量（C-statistics）评估模型的区分度。一般AUC<0.6认为区分度较差，0.6-0.75认为模型有一定的区分能力，>0.75认为区分能力较好。