:return: 阳性预测值 (PPV) """# 将输入转换为 NumPy 数组以便于处理真实标签=np.array(真实标签)模型预测=np.array(模型预测)# 真阳性(TP):真实为阳性且预测为阳性的样本数TP=np.sum((真实标签==1)&(模型预测==1))# 假阳性(FP):真实为阴性但预测为阳性的样本数FP=np.sum((真实标签==0)&(模型预...
specify=TN/(TN+FP) PPV(Positive Predictive Value):阳性预测值,等同于精确率,预测为正例的人中,真的正例所占比例。 PPV=TP/(TP+FP)=precision NPV(Negative predictive value):阴性预测值,预测为负例的人中,真的负例所占比例,等同于负例的精确率 NPV=TN/(TN+FN) TPR(True Positive rate):真正例率,等...
PPV和NPV则分别表示阳性识别的准确率和阴性识别的准确率,PPV判别错误表示假阳,即误诊,NPV判别错误表示假阴,即漏诊,在医疗诊断中,漏诊和误诊都是很严重的事件,因此反映阳性和阴性识别效果的这几个指标都是常用指标。 3.计算工具 开源地址:https://github.com/donote/youden_index 具体使用可参考demo: from youden...
你好，plr和nlr,ppv和npv的95%ci的计算是PLR 95%CI：ln(PLR) ± 1.96 × SE其中，SE = ((1/TP)+(1/FN)+(1/TN)+(1/FP))^0.5 PPV 95%CI：ln(PVV) ± 1.96 × SE其中，SE = ((1/TP)-(1/FP)+(1/TN)-(1/FN))^0.5 NPV 95%CI：ln(NPV) ± 1.96 × SE其中，...
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(Ne...
阳性预测值(PPV)阴性预测值(NPV)计算器 如果知道a、b、c、d T+ T- D+ 95 2 97 D- 5 98103 100100200 T+（a+c 已知 T(b+d)Se 如果用SPSS算出se 1-SpSp 1001000.950.020.98 Se 0.95 Sp 0.98 J 0.93 P 0.49 PV+ 0.98
阳性预测值40PPV41阴性预测值40NPV41计算器 已知T+T-T-(b+d)Se1-SpSpPPPVNPVabcd D+952971001000.950.020.980.930.490.980.95952598 D-598103 100100200 Se0.95 Sp0.98 J0.93 P0.49 PV+0.98 PV-0.95 原理 金标准 合计 TP+FP FN+TN 合计TP+FNFP+TN 如果知道a、b、c、d如果用SPSS算出se和1-sp T+(a...
阳性预测值(PPV)阴性预测值(NPV)计算器 下载积分:5888 内容提示: T+ T- T+(a+c T-(b+d) Se 1-Sp SpD+ 95 2 97 100 100 0.95 0.02 0.98D- 5 98 103100 100 200Se 0.95Sp 0.98J 0.93P 0.49PV+ 0.98PV- 0.95+ -+ 阳性(TP阳性(FP TP+FP- 阴性(FN阴性(TNFN+TNTP+FN FP+TNTP+FP+TN+...
试试这个。
阳性预测值40PPV41阴性预测值40NPV41计算器 已知T+T-T-(b+d)Se1-SpSpPPPVNPVabcd D+952971001000.950.020.980.930.490.980.95952598 D-598103 100100200 Se0.95 Sp0.98 J0.93 P0.49 PV+0.98 PV-0.95 原理 金标准 合计 TP+FP FN+TN 合计TP+FNFP+TN 如果知道a、b、c、d如果用SPSS算出se和1-sp T+(a...