混淆矩阵——灵敏度和特异性理解

最新推荐文章于 2025-04-08 17:31:16 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文介绍了混淆矩阵中的灵敏度（召回率）和特异性，通过案例解释了它们的计算方式和含义。在给定的案例中，灵敏度达到80%，表示检测出的患病者占总患病者的80%，而特异性为70%，意味着在健康人群中，70%能准确排除患病。优化模型的目标是提高这两个指标，改善检测效果。

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混淆矩阵——灵敏性和特异性理解

定义

灵 敏 度 S e n s i t i v i t y = T P T P + F N 灵敏度Sensitivity=\frac{TP}{TP+FN} 灵敏度Sensitivity=TP+FNTP​
特 异 性 S p e c i f i

最低0.47元/天 解锁文章
【模型评估】混淆矩阵（confusion_matrix）之 TP、FP、TN、FN；敏感度、特异度、准确率、精确率
钱多多先森
06-08 9239
对基于固定阈值的混淆矩阵进行了详尽的介绍和代码展示，包括依次引申出来的各个评价指标
机器学习分类结果精度测定 - 混淆矩阵（Confusion Matrix）
Yophan的博客
07-16 5209
混淆矩阵是一种特定的表格布局，用于可视化监督学习算法的性能，特别是分类算法。在这个矩阵中，每一行代表实际类别，每一列代表预测类别。矩阵的每个单元格则包含了在该实际类别和预测类别下的样本数量。通过混淆矩阵，我们不仅可以计算出诸如准确度、精确度和召回率等评估指标，还可以更全面地了解模型在不同类别上的性能。混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。
机器学习 - 混淆矩阵：技术与实战全方位解析
TechLead
10-16 5573
本文深入探讨了机器学习中的混淆矩阵概念，包括其数学原理、Python实现，以及在实际应用中的重要性。我们通过一个肺癌诊断的实例来演示如何使用混淆矩阵进行模型评估，并提出了多个独特的技术洞见。文章旨在为读者提供全面而深入的理解，从基础到高级应用。
机器学习分类任务性能指标全解析：从混淆矩阵到Kappa值（准确率、灵敏度（召回率）、特异度、精确率、F1-Score）
最新发布
当我把这件事情做出来的时候，我想要的东西就已经拿到了
04-08 872
选择合适的评估指标需结合具体业务需求。建议同时分析多个指标，并通过调整分类阈值优化模型表现。
混淆矩阵，准确率，召回率，特异性，ROC曲线绘制
qq_42560049的博客
10-14 1163
混淆矩阵，准确率，召回率，特异性，ROC曲线绘制一、混淆矩阵二、评价指标三、ROC曲线与AUC 一、混淆矩阵 pos (预测的) neg (预测的) pos (真正的) TP FN neg (真正的) FP TN TP : 正例预测成正例（预测正确） TN : 负–>负（预测正确） FP : 负–>正（预测错误） FN : 正–>负（预测错误） 鉴于...
混淆矩阵、准确率、查准率、查全率、DSC、IoU、敏感度的计算
齐落山大勇的博客
01-27 2885
在训练的模型的时候，需要评价模型的好坏，就涉及到混淆矩阵、准确率、查准率、查全率、DSC、IoU、敏感度的计算。
多类混淆矩阵：计算 kappa、准确度、误差、灵敏度、特异性、精度、误报率等。-matlab开发
05-29
此代码是为两个或多个类实例混淆矩阵的形成和计算而设计的1准确度2.错误3.灵敏度（召回率或真阳性率） 4.特异性5.精密6.FPR-假阳性率7.F_score 8.MCC-Matthews相关系数9.kappa-Cohen's kappa 运行demo.m进行证明和演示开发人员 Er.Abbas Manthiri S 日期 25-12-2016 邮件 ID：abbasmanthiribe@gmail.com 编码基于附加参考
混淆矩阵（confusion matrix）
zimosangtian的专栏
05-17 5438
一个完美的分类模型是，将实际上是good的实例预测成good，将bad的实例预测称bad。对于实际应用中的分类模型，可能预测错误实例类型，因此我们需要知道到底预测对了多少实例，预测错了多少实例。混淆矩阵就是将这些信息放在一个表中，便于直观的观测和分析。       在分类问题中，预测的情形存在如下四种： 1. good—》good： true positive类型， 设数目为a；
混合矩阵及灵敏度特异度
01-04
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混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（Classification Tree）、逻辑回归（Logistic Regression）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）等方法。 混淆矩阵里面统计的是个数，有时候面对大量的数据,光凭算个数，很难衡量模型的优劣。因此混淆矩阵在基本的统计结果上又延伸了如下4个指标 在实际场景中，有时候需要同时关注精准率和召回率。这种情
医学影像处理（二）——分类的性能度量指标
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第八章 性能度量（混淆矩阵 ，准确率，精确度，敏感度，特异度，F1 score）
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Li‘s 影像组学视频学习笔记(25)-查看准确度、灵敏度、特异度及混淆矩阵
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机器学习：混淆矩阵、准确率、错误率、灵敏度、特异度、精准率、召回率、F-Measure、ROC曲线 & PR曲线
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从FPR和TPR的定义可以理解，TPR越高，FPR越小，我们的模型和算法就越高效。比如，把蓝色虚线放到第一张图片下面，也就是说让系统只识别出最上面的那张飞机图片，那么Precision的值就是100%，而Recall的值则是20%。如果把蓝色虚线放到第二张图片下面，也就是说让系统只识别出最上面的前两张图片，那么Precision的值还是100%，而Recall的值则增长到是40%。灵敏度（Sensitive 表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力，在数值上等于召回率Recall）
混淆矩阵的概念
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qq_38436431的博客
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混淆矩阵的概念（** Confusion Matrix **） 目录 1 混淆矩阵 1 2 从混淆矩阵得到分类指标 3 2.1 精确率（Accuracy） 3 2.2 正确率或者准确率（Precision） 4 2.3 召回率（Recall） 4 2.4 精确率（Accuracy）和正确率（Precision）的区别 4 2.5 Specificity（特异性） 4 2.6 Fβ_Score 5 3 ROC 曲线 5 3.1 如何画ROC曲线 8 1 混淆矩阵 在机器学习领域，混淆矩阵（Confusion
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介绍机器学习的基础，混淆矩阵，真阳性，真阴性，假阳性，假阴性，敏感性和特异性。
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混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix），可以理解为就是一张表格。混淆这个名字还是很有内涵的，咳咳。 混淆矩阵是判断分类好坏程度的一种方法。另外还有ROC曲线和AUC曲线。 以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。 我们通过样本的采集，能够直接知道真实情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。同时，我们通过用样本数据跑出分类型模型的结果，也可以知道模型认为这些数据哪些是p
使用Python绘制混淆矩阵（Confusion Matrix）有代码
湘中小霸王的博客
02-07 6107
normaliz （展示方式: True-百分比;使用Python绘制混淆矩阵，支持百分比或个数两种展示方式。model_weight_path（.pth结尾文件）
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考虑一个二分类的情况，类别为1和0，我们将1和0分别作为正类（positive）和负类（negative），则实际分类的结果有4种，表格如下（混淆矩阵）： 真实情况 预测结果 正例 反例 正例 TP(真正例) FN（假反例） 反例 FP（假正例） TN（真反例） 敏感性Sensitivity (Sen)： Sen=TP/(TP+FN)*100% 特异性 Specificity (Spe)...
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