模型评价(AUC，ROC曲线，ACC, 敏感性， 特异性，精确度，召回率，PPV, NPV, F1)

最新推荐文章于 2024-10-03 17:12:09 发布
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分类专栏： deep learning python 文章标签： 敏感性 特异性
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sunflower_sara/article/details/81214897?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.add_
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该博客为转载内容，原文链接为https://blog.youkuaiyun.com/sunflower_sara/article/details/81214897 ，原博客可能涉及敏感性和特异性相关信息技术知识。

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敏感性、特异度、α、β、阳性预测值（PPV）、阴性预测值(NPV)等指标及置信区间计算（附R语言代码）
Mrrunsen的博客
01-30 7234
同理，患病率越高，NPV越小，计算方法。在诊断疾病方面，一个敏感性高的诊断工具，假阴性率（漏诊）低，也就是说如果被这个诊断工具诊断为阳性，其阳性的概率不一定大，但若是被诊断为阴性，其阴性概率就很高，敏感度高的诊断工具适合用于筛查。而一个特异度高的诊断工具，假阳性率（误诊）低，也就是说一旦被这个诊断工具诊断为阳性，其阳性的概率就很高，但若是被诊断为阴性，其阴性的概率不一定大，特异性高的诊断工具适合用于确诊。β = 假阴性率（漏诊） = 假阴/实际为阳 = FN/(FN+TP) = 1-sen。
R语言ROC分析实战、ROC曲线可视化及最佳阈值计算
最新发布
statistics+insight+vista+power
12-02 616
R语言ROC分析实战、ROC曲线可视化及最佳阈值计算
怎么做蒙特卡洛计算npv_那些年被误用的PPV和NPV
weixin_32538033的博客
01-13 5117
前言谈起阳性预测值(PPV)，童鞋们可能还记得指的是“筛检试验检出的全部阳性例数中，真正患病的例数所占的比例”；而阴性预测值(NPV)则是指“筛检试验检出的全部阴性例数中，真正未患病的例数所占的比例”。如果将金标准诊断结果和拟评估的诊断方法诊断的结果列在四格表中，可以很简单地求出来PPV=a/(a+c)，NPV=d/(b+d)，正如本号之前发的文章诊断性试验评价指标汇总中提到的。但是，...
如何比较两种方法的灵敏度和特异度
儒雅的顾毛毛的博客
03-17 8664
如何比较两种方法的灵敏度和特异度转载自[https://www.mediecogroup.com/method_topic_article_detail/152/?ty=methods](https://www.mediecogroup.com/method_topic_article_detail/152/?ty=methods) 转载自https://www.mediecogroup.com/...
机器学习-准确率、灵敏度、特异度、PPV、NPV、F1计算方法
xu624735206的博客
12-10 2万+
机器学习-准确率、灵敏度、特异度、PPV、NPV、F1计算方法计算方法 计算方法
ROC曲线-阈值评价标准
热门推荐
Rachel Zhang的专栏
03-16 23万+
ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。在ROC曲线上，最靠近
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。
ROC 曲线/准确率、覆盖率（召回）、命中率、Specificity（负例的覆盖率）
weixin_30439067的博客
05-03 5243
欢迎关注博主主页，学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频教程） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&amp...
机器学习结果指标评估
heda3的博客
01-04 2246
第一种：ROC（Receiver Operating Characteristic） 目的： （1）分类结果往往不是0和1 而是0-1之间的连续变量 为此需要设定一个阈值线进行分类 （2）accuracy评价方式已经满足不了。也即是引入：类不平衡问题，链接 其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC curve。横坐标是false positive rate(FPR)，纵坐标是...
python roc计算_ROC评价指标最全攻略及Python实现
weixin_39593498的博客
12-19 1964
​微信公众号：小白CV关注可了解更多CV，ML，DL领域基础/最新知识;如果你觉得小白CV对您有帮助，欢迎点赞/收藏/转发在机器学习领域中，用于评价一个模型的性能有多种指标，其中最常用的几项有FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。在上一篇原创文章FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(...
[评估指标] 敏感性/特异性/PPV/NPV等指标原理与计算方法
chenyang2203的博客
05-06 8990
机器学习指标准确率、精确率、召回率，临床评估指标PPV、NPV、敏感性、特异性等
ROC曲线
思维缜密的博客
03-16 3435
这个是针对二分类的 基础概念 从分类的结果来看，有四种情况 真阳性(True positive (TP)):预测为阳性，实际为阳性 假阳性(False positive (FP)):预测为阳性，实际为阴性 假阴性(False negative (FN)):预测为阴性，实际为阳性 真阴性(True negative (TN)):预测为阴性，实际为阴性 这4个就构成了一个混淆矩阵 真阳性率 (TPR, true positive rate) 又称：命中率 (hit rate)、敏感度(sensitivity)
（精确度，召回率，真阳性，假阳性）ACC、敏感性、特异性等 ROC指标
qimo601的专栏
02-17 3万+
（精确度，召回率，真阳性，假阳性）ACC、敏感性、特异性等 ROC指标，计算原理，依次列出。
有必要对医学图像分类ROC曲线衍生的各指标理解清楚
supernova121的博客
01-06 605
分为真正例（标签为正，预测为正），假真例（标签为正，预测为负），假反例（标签为负，预测为正）和真反例（标签为负，预测为负）混淆矩阵是分类问题的基石，反映了真实标签和机器学习算法预测结果的组合。P-R曲线主要用于在不同阈值下观察模型的查准率和查全率之间的权衡关系。理解表示为：在模型预测的所有正例中，实际正例预测为正例的概率。理解表示为：在模型预测的所有负例中，实际负例预测为负例的概率。理解表示为：在所有标签为正的样本中，模型预测为正的概率。在所有实际负例中，模型能够避免错误预测为正例的比例。
深度学习各指标计算（Jaccard,Dice,Sensitive,Specificity,PPv,NPV，Accuracy）
qianqian_aa的博客
07-04 4102
深度学习各指标计算（Jaccard,Dice,Sensitive,Specificity,PPv,NPV，Accuracy）
Sensitivity, specificity, positive prediction rate,negative prediction rate, misclassification error
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10-03 1407
在统计学和机器学习中，敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（Positive Prediction Rate, PPV）、阴性预测值（Negative Prediction Rate, NPV）和误分类错误（Misclassification Error）是评估分类模型性能的常用指标。这些指标在不同的应用场景中可能会有不同的重要性。例如，在医疗诊断中，可能会更关注敏感性 sensitivity (recall)，以确保尽可能多的实际病例被检测出来；
深度学习用于疾病诊断-第一课第二周1-7节总结-医学深度学习模型的评估汇总
Tina姐的博客
07-31 1256
医学深度学习模型的评估汇总 本周我们将深入探讨医学深度学习模型的评估。在医学上，由于决策具有很高的影响力，我们关心的是准确地了解模型何时对患者起作用，什么时候不起作用。 您将学习一下指标，包括：敏感性(sensitivity)、特异性(specificity)、预测值(predictive values)和ROC曲线。 这些是评估医疗环境中模型的 关键因素。在这节课中，我们首先讨论度量的准确性。从准确度的角度来看，我们将了解如何在医学评估中得出核心概念的敏感性和特异性。 在本课的第二部分，我们将讨论预测值，
python计算AUC、Accuracy、Recall、Precision和PPV
斯人若彩虹，遇上方知有！
02-09 4942
python计算AUC、Accuracy、Recall、Precision和PPV
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