灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低。 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来。 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低。 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的。 好的检测方法:有高的灵敏...
Python计算 灵敏度 特异度 阳性检测率 阴性检测率代码 灵敏度和特异性计算,关键词:机器学习分类指标,临床评估指标,正确率/准确率/召回率/F1,敏感性/特异性/约登指数,ROC/AUC在机器学习分类模型中,通常评估指标使用准确率、精准率、召回率和F1值。在临床实验中,通常