真阳性率(True Positive Rate, TPR):灵敏度、召回率,计算公式为 TP/(TP+FN);假阳性率(False Positive Rate, FPR):计算公式为 FP/(FP+TN)。 1. **真阳性率(TPR)**:亦称敏感性(Sensitivity)或召回率(Recall),反映实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。计算公式为 TP(真正例数)除以 TP 加上 FN...
真阳性率(True Positive Rate, TPR)是指实际为阳性的样本中被正确判定为阳性的比例。其计算方式为: **TPR = TP / (TP + FN)**,其中TP为真阳性样本数,FN为假阴性样本数。 **选项分析**: - **A、特异度(Specificity)**:特异度是真阴性率(True Negative Rate, TNR),即实际为阴性的样本中被正确判定为...
计算真阳性率的公式如下: TPR = TP / (TP + FN) 其中,TP表示真阳性(True Positive),即实际为正例且被正确判断为正例的样本数量;FN表示假阴性(False Negative),即实际为正例但被错误判断为负例的样本数量。 真阳性率是评估分类模型性能的重要指标之一,特别适用于对正例判断的要求较高的场景。例如,在医学领...
7)假阳性率/阳性错误率(False Positive rate) 即假阳性占真阴性的比例;计算公式为: 假阳性率=1-特异度 假阳性率=(B/(B+D))*100% 8)假阴性率/阴性错误率(False Negative rate) 即假阴性占真阳性的比例;计算公式为: ...
真阳性率计算方法是一种评估筛选测试准确性的指标。它通过比较测试结果中的实际阳性病例数与金标准确认的阳性病例总数，来衡量测试的准确性。具体来说，真阳性率的计算公式为：真阳性人数 ÷ 金标准阳性人数。公式可以表示为：真阳性率 = a ÷ (a + c)。其中，a表示的是在测试结果中被正确识别为...
PLR值越大,说明真阳性率相对假阳性率越高,实验结果越理想,故与题意完全一致。- **E. 阴性似然比(NLR)**:NLR = (1-灵敏度)/特异度 = (1-TPR)/TNR,与TPR/FPR无关。综上,只有 **D. 阳性似然比** 符合题意。反馈 收藏
E. (真阴性/患者数)×100% 相关知识点: 试题来源: 解析 A 确阳性率即为敏感性,计算方式为真阳性人数除以实际患者总数(真阳性+假阴性),再乘以100%。选项中A的“患者数”即指实际患病总人数,正确。C选项的分母为真阳+假阳,是阳性预测值的公式,D和B的公式结构错误,E涉及的是真阴性,与问题无关。 反馈...
真阳性率=真阳性人数÷金标准阳性人数即： 真阳性率= 金标准 合计 阳性（+） 阴性（-） 某筛检方法 阳性（+） a b a+b 阴性（-） c d c+d 合 计 a+c b+d N
真阳性率（敏感度）+假阴性率（漏诊率）=1 真阴性率（特异度）+假阳性率（误诊率）=1 所以总共是...
真阳性率：在所有实际为正类的样本中，被正确预测为正类的比例。它是ROC曲线纵坐标的度量标准。假阳性率：在所有实际为负类的样本中，被错误预测为正类的比例。它是ROC曲线横坐标的度量标准。ROC曲线：描绘了随着阈值变化，真阳性率与假阳性率的互动关系。它帮助找到在精度和召回率之间的最佳平衡点。A...