假阳性 假阴性

最新推荐文章于 2025-03-15 16:02:03 发布
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分类专栏： 随笔
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当你真的没有的时候，别人却说你有—假阳性(false positive)
当你真的有的时候，别人却说你没有—假阴性(false negative)

TP真阳性, FP假阳性, FN假阴性, TN真阴性
THEAQING
10-27 3万+
看着简单，但每次一用就晕，总结一下。   TP、True Positive   真阳性：预测为正，实际也为正 FP、False Positive  假阳性：预测为正，实际为负 FN、False Negative 假阴性：预测与负、实际为正 TN、True Negative 真阴性：预测为负、实际也为负。 也就是说，预测和实际一致则为真，预测和实际不一致则为假；如果预测出来是“正”的，则...
统计学中的真阳性(TP),假阴性(FN),假阳性(FP),真阴性(TN)怎么理解？
tugouxp的专栏
10-06 1万+
举个例子，假如要在一个地区进行1000人的核酸检测，我们站在上帝视角，知道这1000人中，有10人是新冠感染者，占比%1。 但实际的检测结果可能存在误差，误差包括两种情况 新冠感染者，被错误诊断为健康 身体健康，但却被错误诊断为感染者 检测结果如下： 9名感染者得到了正确的阳性结果(TP,true positive)，1人出现假阴性(FN,false negative). 其余990位健康的人中，检测除了89为假阳性(FP,false positive).901人得到了正确的阴性结果（TN,t
f_riskScorePerforma​nce:返回测试的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性。-matlab开发
05-29
参数：二进制结果变量 obj_outcome，其维度与 obj_testScore 相同。 输出：测试结果（测试的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性）。 新颖之处在于此功能的速度。 计算真/假阳性和真/假阴性的群体，而无需对整个群体进行任何迭代（例如，在 10^6 群体上迭代可能需要 30 分钟）。 当我在 MATLAB 中编写自制机器学习代码时，我发现这非常有用。 我需要计算敏感性、特异性、阳性/阴性预测值和一致性。
假阳性和假阴性、真阳性和真阴性
AndrewPerfect的博客
07-03 5864
在深度学习的分类问题中，真阳性、真阴性、假阳性和假阴性是评估模型性能的重要指标。模型预测为正类（阳性），且实际标签也是正类这些指标可以通过混淆矩阵（Confusion Matrix）来直观表示。
混淆矩阵概念
最新发布
nisidjndn的博客
03-15 414
本篇blog分别从机器学习和医学角度解释了混淆矩阵的基本概念，包括真阳性，假阳性以及假阴性，真阴性的定义；同时，还有三变量的混淆矩阵。
True/False Positive & True/False Negative (真/假阳性, 真/假阴性)
张同光 (Tongguang Zhang)：Hello everyone !
01-24 2341
真阳性 (True Positive) - 本身是对的，你当成对的了假阳性 (False Positive) - 本身是错的，你当成对的了真阴性 (True Negative) - 本身是错的，你当成错的了假阴性 (False Negative) - 本身是对的，你当成错的了---------------------------------------------------http://www....
真阳假阳真阴假阴指标（TP,FP,TN,FN）精度Precision 准确率Accuracy 召回率Recall 总结
weixin_41404597的博客
05-26 1812
(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = (25 + 60) / 100 = 0.85，所以我们的检测工具有85%的准确率，表示所有样本中85%被正确预测。：TP / (TP + FP) = 25 / (25 + 10) = 0.71，所以我们的检测工具有71%的精度，表示预测出的阳性样本中71%是真实的阳性。：TP / (TP + FN) = 25 / (25 + 5) = 0.83，所以我们的检测工具有83%的召回率，表示所有真实的阳性样本中83%被正确找出。
敏感性特异性假阳性假阴性-诊断实验评价指标的应用及分析.doc
09-27
敏感性特异性假阳性假阴性-诊断实验评价指标的应用及分析.doc
布隆过滤器假阳性假阴性
04-01
布隆过滤器是一种高效的数据结构，用于判断一个...为了降低假阳性和假阴性的概率，可以通过调整布隆过滤器的参数来进行优化，如增加哈希函数的数量和位数组的大小。但是这样也会增加布隆过滤器的空间占用和查询时间。
实战：使用Pytorch搭建分类网络（肺结节假阳性剔除）
qq_24739717的博客
09-19 6867
实战：使用Pytorch搭建分类网络（肺结节假阳性剔除） 阅前可看： 实战：使用yolov3完成肺结节检测（Luna16数据集）及肺实质分割 https://blog.youkuaiyun.com/qq_24739717/article/details/97112144 其中的脚本资源getMat.py文件是对肺结节进行切割。 注意： 本博客内容没有上述博客内容完美衔接，这里只是提供思路（在完成肺结节检测之后...
Sonarqube-假阳性
02-24
Sonarqube-假阳性
PyTorch 1.1（NoduleNet：用于肺结节检测和分割的去耦假阳性还原）.rar
03-24
Python> = 3.6（Python 2.7也可以使用），cude> = 9.0和PyTorch 1.1
分割准确度评价算法
11-27
该算法主要针对与分割后的准确度进行评价，能够定量化的测定出分割的效果
阳性，阴性，假阳性，假阴性，敏感度，特异性
热门推荐
pursuit_zhangyu的博客
06-22 3万+
一般从医学角度说，阳性（positive），代表有病或者有病毒，阴性（negative），代表正常。 假阳性（false positive）是指因为种种原因把不具备阳性症状的人检测出阳性的结果。其实就是将没病的检查成有病的，假阳性检测结果易造成误诊， 假阴性（false negative）就是将有病的检查为没病，假阴性结果导致漏诊。   敏感度（sensitivity）：又称真阳性率，即患...
机器学习基础（一）混淆矩阵，真阳性(TP)，真阴性(TN)，假阳性(FP)，假阴性(FN)以及敏感性(Sensitivity)和特异性(Specificity)
记录深度学习日常
01-30 1万+
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。
真阳性假阳性假阴性分割可视化
qq_43916860的博客
06-14 545
分割掩码转化为图像格式时会在分割边界处有很多灰度像素点，这将导致后续利用分割掩码和预测分割掩码进行处理时会在边界处出现很多噪声点，因此利用阈值将分割掩码转换为二值图，消除边界上的灰度像素点。
敏感性、特异性、假阳性、假阴性（sensitivity and specificity）
weixin_33738982的博客
02-09 1万+
医学、机器学习等等，在统计结果时时长会用到这两个指标来说明数据的特性。 定义 敏感性：在金标准判断有病（阳性）人群中，检测出阳性的几率。真阳性。（检测出确实有病的能力） 特异性：在金标准判断无病（阴性）人群中，检测出阴性的几率。真阴性。（检测出确实没病的能力） 假阳性率：得到了阳性结果，但这个阳性结果是假的。即在金标准判断无病（阴性）人群中，检测出为阳性的几率。（没病，但却检测结果说有...
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