Python中的特异性（Specificity in Python）

最新推荐文章于 2024-04-30 10:06:34 发布
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Python中的特异性（Specificity in Python）

在Python编程中，特异性（specificity）是指在多态性（polymorphism）的情况下，确定使用哪个方法或属性的能力。特异性允许我们根据对象的类型或继承关系来选择正确的方法或属性。这在面向对象编程中非常重要，因为它使得我们可以根据上下文来执行不同的操作。

在Python中，特异性是通过方法解析顺序（Method Resolution Order，MRO）来确定的。MRO是一个算法，它定义了在继承关系中查找方法时的顺序。Python使用C3线性化算法来计算MRO。

让我们通过一个例子来说明特异性的概念。假设我们有一个简单的类层次结构，其中包含一个基类Animal和两个派生类Dog和Cat：

class Animal:
    def make_sound(self):
        pass
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Python中的常见分类模型性能指标
带你成为别人眼中的大佬！
04-26 307
其中，TP代表真正例数量，FP代表假正例数量。灵敏度（Sensitivity）是指在所有实际为正例的样本中，被正确预测为正例的比例。精确度（Precision）是指在所有预测为正例的样本中，被正确预测为正例的比例。召回率（Recall）是指在所有实际为正例的样本中，被正确预测为正例的比例。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来计算灵敏度，代码与计算召回率的代码相同。综上所述，这些性能指标可以帮助我们评估模型的性能，并且Python提供了方便的库来计算它们。
python基于机器学习三分类结果、计算三分类混淆矩阵、计算每一个类别对应的特异度（specificity）、灵敏度（sensitivity）、PPV、NPV
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04-30 988
python基于机器学习三分类结果、计算三分类混淆矩阵、计算每一个类别对应的特异度（specificity）、灵敏度（sensitivity）、PPV、NPV
【机器学习】图像语义分割常用指标Dice系数 敏感性 特异性 IOU及python代码实现
Everyday try to become better -Kobe Bryant
09-13 1万+
由于网上给的Dice系数的求解代码基本上都是batch_size=1的，当batch_size>1的时候，就没法用了，因此在这里对网上流行的代码和自己改的代码分别进行总结。这两个指标在医疗领域很常用，而在机器学习领域常用的是Recall和Precision。
使用Python进行多个机器学习模型、多个评价指标表格绘制（AUC、敏感度、特异度、F1值、约登指数、MCC、Kappa等）
柳奈奈的博客
03-03 1万+
本文简要介绍了常用的机器学习模型评价指标，并使用Python绘制单个模型和多个模型的各个评价指标的汇总表格。评价指标有：训练集AUC、测试集AUC、敏感度（Sensitivity）、特异度（Specificity）、PPV、NPV、PLR、NLR、F1值、Youden Index、MCC、Kappa。
python实现图像二分类特异度（numpy）
Major_S的博客
10-20 658
真实值是negative，模型认为是positive的数量(False Positive=FP)真实值是positive，模型认为是negative的数量(False Negative=FN)真实值是positive，模型认为是positive的数量(True Positive=TP)真实值是negative，模型认为是negative的数量(True Negative=TN)在真实值是Negative的所有结果中，模型预测对的比重。
python统计分析——灵敏度、特异度和ROC曲线
maizeman126的博客
03-31 2325
举个例子：我们有两个不同的分布，比如一个是来自鸟的雷达信号，一个是来自飞机的雷达信号，我们必须为指示器确定一个截断值，将检测结果分配给分布一（鸟）或分布二（飞机）。和灵敏度、特异度紧密相关的是受试者操作特征曲线（ROC）曲线。被检验正确识别出来的阳性结果（=病人中有疾病且检验结果是阳性的概率）。特异度：被检验正确识别出来的阴性结果（=病人健康且检验结果是阴性的概率）。阳性预测值（PPV）：检验结果为阳性的病人中被正确诊断的比例。阴性预测值（NPV）：检验结果为阴性的病人中被正确诊断的比例。
AUC 评价指标详解，准确率（ACC），敏感性（sensitivity），特异性（specificity）计算 Python3【TensorFlow2入门手册】
“365天深度学习训练营”报名进行中～
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AUC是什么 一句话介绍：AUC（Area under the Curve of ROC）是ROC曲线下方的面积，是判断二分类预测模型优劣的标准。 AUC = 1：是完美分类器，绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。 0.5 < AUC < 1：优于随机猜测。 AUC = 0.5：跟随机猜测一样（例：丢硬币），模型没有预测价值。 AUC < 0.5：比随机猜测还差。 ROC曲线的横坐标是伪阳性率（也叫假正类率，False Positive Rate），纵坐标是真阳性率（真正类率，Tru
模型性能评估——Python代码实现
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怎样衡量模型泛化能力？（性能度量） 性能度量的作用：评价模型的好坏。但是不同的任务需求需要不同的性能度量，而导致不同的评估结果，因此好坏是相对的。 （一）分类 （二）回归 1.错误率与精度 2.查准率、查全率、F1 3.ROC与AUC 4.代价敏感错误率与代价曲线 https://mp.weixin.qq.com/s/ROXFT9-2k9KLO_32E9ChbA ...
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Z_W_H_的博客
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奔跑入坑大数据
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基础知识 TP（True Positive）：指正确分类的正样本数，即预测为正样本，实际也是正样本。 FP（False Positive）：指被错误的标记为正样本的负样本数，即实际为负样本而被预测为正样本，所以是False。 TN（True Negative）：指正确分类的负样本数，即预测为负样本，实际也是负样本。 FN（False Negative）：指被错误的标记为负样本的正样本数，即实际为正样本而被预测为负样本，所以是False。 TP+FP+TN+FN：样本总数。 TP+FN：实际正样本数。 TP+
Specificity考量
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Specificity考量1、代码&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html lang="en"&gt; &lt;head&gt; &lt;meta charset="UTF-8"&gt; &lt;title&gt;多样式规则作用于同一元素&lt;/title&gt; &lt;style type="text/cs
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sklearn指标评估 # coding=utf-8 # 朴素贝叶斯方法 import sklearn import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score, auc,ac
分割评价指标
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一、背景知识 True positives (TP):实际正样本，被预测成正样本。 True negatives (TN)：实际负样本，被预测成负样本。 False positives (FP)：实际正样本，被预测成正样本。 False negatives (FN)：实际负样本，被预测成负样本。 实际上在分割中的TP、TN、FP、FN的具体含义见图1， 图1、分割中TP、TN、FP、FN的区域定义 Confusion Matrix：可以简单的理解为统计TP、TN、FP、FN的表.
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最近查看文献，发现了文献中灵敏度与特异性的计算有点问题，特意查了一下，结论如下： 灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率； 特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率；其中真阳性、假阴性、真阴性和假阳性均为检测值，具体参考《全国医学成人高等教育专科教材 医学统计学 （第二版）》下图： 而http://en.w...
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可以按照以上格式（以5分类为例），先写在记事本上再更改后缀名。没有扩展名的看下面这个图给它调出来↓。*注意最后一个后面没有 “,”
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在完成了机器学习中的分类算法以后，其中一个很重要的问题就是如何去评价这些算法的性能。 一般来说，有如下几种方法。我们分别对这些方法进行介绍。 1. 准确率 这种方法顾名思义就是计算，在机器学习中正确分类的数目占总数目的比。思想简单，直接。但是其中有硬伤。比如非常不适合处理类别不平衡的问题。 举一个例子。我们要设计一种机器学习算法，可以通过给定的血液检测结果判断某个人是否患了艾滋病。而目前中...
【CV】从分类到回归：常见算法评价指标，如ROC，MAP等
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
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在ROC曲线中，点（0,0）表示将所有样本都预测为负样本，点（1,1）表示将所有样本都预测为正样本，曲线越靠近左上角，表示模型的性能越好。与算术平均数、几何平均数和中位数等常见的平均数不同，调和平均数更加关注小数值，因为任何一个小于1的数的倒数都大于1，所以当一组数据中有个别数较小的时候，调和平均数会受到这些小数的影响而偏小。P-R曲线的优点是对于正样本的分类能力有更好的体现，对于每张测试图片，需要计算出该图片中每个物体类别的平均精度（AP），然后将所有物体类别的平均精度的平均值作为该图片的平均精度。
AUC，准确率，敏感性，特异性计算
愿十四亿神州尽舜尧
01-08 1万+
import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score,f1_score,roc_auc_score,recall_score,precision_score def calculate_metric(gt, pred): pred[pred>0.5]=1 pred[p...
【scikit-learn】评估分类器性能的度量，像混淆矩阵、ROC、AUC等
Jason Ding的专栏
01-22 2万+
 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程分类准确率的用处及其限制混淆矩阵（confusion matrix）是如何表示一个分类器的性能混淆矩阵中的度量是如何计算的通过改变分类阈值来调整分类器性能ROC曲线的用处曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）与分类准确率的不同 1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型、调节参数、特征组合中选择
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