特异性(Specificity)是指在检测发现的未患癌症人群中检测结果为阴性的比例,特异性=真阴性人群/未患癌症人群。理想的早筛产品的特异性为 100%,即全部未患癌症人群均被判定为阴性,不存在假阳性人群。 一个好的早筛产品应该具备高敏感性和高特异...
特异性(Specificity)是指在检测发现的未患癌症人群中检测结果为阴性的比例,特异性=真阴性人群/未患癌症人群。理想的早筛产品的特异性为 100%,即全部未患癌症人群均被判定为阴性,不存在假阳性人群。 一个好的早筛产品应该具备高敏感性和高特异性两个特点。 二、ROC 曲线和AUC ROC 曲线下面积 AUC 可综合评估早...
理想的早筛产品的敏感性为 100%,即全部癌症患者均被检出,不存在假阴性人群。 特异性(Specificity)是指在检测发现的未患癌症人群中检测结果为阴性的比例,特异性=真阴性人群/未患癌症人群。理想的早筛产品的特异性为 100%,即全部未患癌症人群均被判定为阴性,不存在假阳性人群。 一个好的早筛产品应该具备高敏感性...
特异性(Specificity) TN/(TN+FP) 阴性「召回率」,阴性患者被识别阴性的比例,未召回表示误诊 约登指数(Youden index) 敏感性 + 特异性 -1 敏感性与特异性的综合指标 阳性预测值(PPV) TP/(TP+FP) 等同于「精准率」,检测为阳性的人群中真正为阳性的占比,判定错误则为假阳 阴性预测值(NPV) TN/(TN+FN) ...
灵敏度(Sensitivity)是指癌症患者中检测结果为阳性的比例,体现了产品判断阳性病例的能力,敏感性=真阳性人群/全部癌症患者。理想的早筛产品的敏感性为 100%,即全部癌症患者均被检出,不存在假阴性人群。 特异性(Specificity)是指在检测发现的未患癌症人群中检测结果为阴性的比例,特异性=真阴性人群/未患癌症人群。理想...
模型评价(AUC,ROC曲线,ACC, 敏感性, 特异性,精确度,召回率,PPV, NPV, F1),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
横轴:False Positive Rate(假阳率,FPR) / 1-特异性 纵轴:True Positive Rate(真阳率,TPR) / TPR / 灵敏度 / 敏感性 / sensitive / 召回率 / Recall 假阳率,简单通俗来理解就是预测为正样本但是预测错了的可能性,显然,我们不希望该指标太高。
但测试数据集（test dataset）不同，虽然同是模型训练过程中留
阳性预测值(PositivePredictive Value, PPV)是指早筛产品判断为阳性(患癌)的受检者中,真正患癌的比例,是衡量早筛产品避免“误诊”能力的指标。PPV=真阳性人群/检测阳性人群。理想的早筛产品的 PPV 为 100%,不存在假阳性人群。 阴性预测值(Negative Predictive Value, NPV)是指早筛产品判断为阴性(健康)的受检者...
一个好的早筛产品应该具备高敏感性和高特异性两个特点。 一、灵敏度和特异性 灵敏度和特异性是现阶段衡量癌症早筛产品性能的核心参数。对于一款早筛产品而言,最理想的输出是患癌人群全部检测为阳性,未患癌人群全部检测为阴性。 但由于技术存在壁垒、检验过程偏差等多方面因素的影响,最终的检出结果往往会存在四种可能...