但是要注意,如果样本是阴性的,你不能确定它是否会预测为阴性 ( 特异性 = 78% )。 如果分类器预测为阳性,则不能相信它(精确率 = 33%)。但是,如果示例是阳性,则可以信任分类器(召回率 = 100%)。 2高精确率,高召回率,低特异性 把所有例子都预测为阳性显然不是个好主意。然而,由于总体不平衡,以及精确率相...
测量测试1测试2灵敏度(召回)88.9%77.7%特异性0%100%精确88.9%100% 考虑到敏感性和特异性,我们不会选择第一个测试,因为它的平衡准确度仅为 ,而第二个测试的平衡准确度仅为 。 但是,使用精度和召回率,第一个测试的F1得分为 ,而第二个测试的得分更低,为 。因此,尽管特异性为0%,但我们发现第一个测试优于...
特异性:在所有良性病变中,位于阈值左侧的病变(正确分类)的百分比是多少? 我们将(敏感性,特异性)作为坐标系,绘制出这个点。如果绘制出与 0% 和 100% 之间的每个可能阈值对应的所有点,则会得到我在上面绘制的 ROC 曲线。因此,也可以将 ROC 曲线称为敏感性-特异性曲线。
考虑到敏感性和特异性,我们不会选择第一个测试,因为它的平衡准确度仅为 ,而第二个测试的平衡准确度仅为 。 但是,使用精度和召回率,第一个测试的F1得分为 ,而第二个测试的得分更低,为 。因此,尽管特异性为0%,但我们发现第一个测试优于第二个测试。因此,当使用该测试时,所有健康患者将被分类为患病。这将...
敏感性和特异性在数学上描述了报告存在或不存在条件的测试的准确性。满足条件的个人被认为是“阳性的”,而不是被认为是“阴性的”。它们是统计学、数据科学、信息科学、计算机科学、医学中非常常用的专业术语,所以我们有必要对其进行深入理解。 敏感性(真阳性率,True Positive Rate = TPR)是指测试结果为阳性的概率...
敏感性和特异性可以用一个单一的量来概括,即平衡的准确度,其定义为两种方法的平均值: 平衡精度在[0,1] [0,1]范围内,其中0和1的值分别表示最坏的分类器和最好的分类器。 召回率和精确度的缺点 使用召回率和精度评估模型不会使用混淆矩阵的所有单元。回忆处理的是真实的肯定和错误的否定,而精度处理的是真实...
测量测试1测试2灵敏度(召回)88.9%77.7%特异性0%100%精确88.9%100% 考虑到敏感性和特异性,我们不会选择第一个测试,因为它的平衡准确度仅为,而第二个测试的平衡准确度仅为 。 但是,使用精度和召回率,第一个测试的F1得分为,而第二个测试的得分更低,为。因此,尽管特异性为0%,但我们发现第一个测试优于第二...
在上述案例中,准确率和召回率同样重要,设置β=1,计算F-score=60%,并不是一个比较好的值。 还是刚才的案例,我们来介绍敏感度、特异度、AUC等指标,这是另外一套评价体系。我们把斑马鱼叫阳性结果,其余叫阴性结果。 真阳性:看起来是真的,实际也是真的 ...
ROC曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 对于分类器或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F1 score等,以及这里要...
敏感性越高,说明漏诊的越少。(敏感性也叫召回率recall) 特异性越高,说明误诊的越少;据说核酸检测的特异性是100%,意思是说阴性的完全不会被误诊(为阳性),但是有可能漏诊阳性。 此外,还有精确率和准确率。 如果抗原检测的精确率是80%,意思是在测得的10个阳性中,其中8个是真的阳性,另2个是阴性被误诊为阳性...