敏感性与特异性理解笔记

最新推荐文章于 2024-02-13 16:45:00 发布
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分类专栏： 李航统计学系方法系列
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_30420305/article/details/101995594?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-OPENSEARCH-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-OPENSEARCH-1.nonecase
版权
『大模型笔记』混合专家模型(Mixed Expert Models，简称 MoEs)
AI新视界
03-26 589
混合专家模型 (MoE) 的一个显著优势是它们能够在远少于稠密模型所需的计算资源下进行有效的预训练。这意味着在相同的计算预算条件下，您可以显著扩大模型或数据集的规模。特别是在预训练阶段，与稠密模型相比，混合专家模型通常能够更快地达到相同的质量水平。
敏感性与特异性介绍
zhaishujie的博客
11-20 1万+
敏感性与特异性 敏感性和特异性虽然与查准率和查全率相似，但并不相同。其定义如下： 在癌症示例中，敏感性和特异性指： 敏感性：在患有癌症的所有人中，诊断正确的人有多少？ 特异性：在未患癌症的所有人中，诊断正确的人有多少？ 查准率和查全率的定义如下： 查准率：在被诊断患有癌症的所有人中，多少人确实得了癌症？ 查全率：在患有癌症的所有人中，多少人被诊断患有癌症？ 从这里可以看出，敏感性就是查...
临床试验中的指标敏感性、特异性
weixin_41033647的博客
08-21 8034
敏感性、特异性、阳性预测率、阴性预测率、准确率
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...
特异度（specificity）与灵敏度（sensitivity）
lihe的博客
11-25 2万+
前言 在论文阅读的过程中，经常遇到使用特异性（specificity）和灵敏度（sensitivity）这两个指标来描述分类器的性能。对这两个指标表示的含有一些模糊，这里查阅了相关资料后记录一下。 基础知识 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：从这个表格中可以引出一些其它的评价指标： ACC：classification accuracy，描述分类器的分类准确率 计算公式为：ACC=(TP+TN)
敏感性和特异性的理解笔记
weixin_30420305的博客
08-27 3236
写专利时，查找关于使用离散数据结构用于分子相互作用预测文献中，把敏感性和特异性也关注了一下。 之前和师兄合作论文的时候，只是死记硬背TP、TN等指标，但是仔细回想以前讨论时候师兄实际已经和实验室的同学用实例说明了这个问题，而且服务计算国际会议上也有老师提问过其他讲者这个问题。 对于敏感性sensitivity，也就是真阳性率，表明的是真正有病的样本在所有预测有病的样本中所占的比例。 ...
【数据科学】kNN算法笔记
Bing's Blog
11-27 508
kNN的主要思想：根据某个对象的属性值找到相似的对象们，让对象们一起投票决定这个对象属于哪一类。 这里银行的信息是，根据属性值找到的对象们，并不是来源于一个类，如果是一个类的话，直接将这个待分类对象归类为此类就完成了。 既然是投票，就意味着可能是平票，如果平了的话，就随便选择一个类作为此类的分类即可。 《数据科学实战》这本书里举的例子很贴近我们的生活，引用过来，作为参考： 假设一个人会对自己看过...
机器学习：ROC曲线笔记
Ningbo_JiaYT的博客
02-13 3477
ROC曲线学习笔记。
CSS整理笔记
09-13
当存在多重样式表时，会根据选择器的特异性以及样式声明的顺序决定最终样式。内联样式优先级最高，外部样式表和内嵌样式表之间，最后定义的优先级高。 CSS选择器分为基本选择器、层级选择器、属性选择器、结构性伪...
模式识别学习笔记——第2章—2.4 两类错误率、Neyman-Pearson决策与ROC曲线
HS_Jack_ZZZ的博客
08-01 2520
举个医院的例子癌症早期不易被检查出来，但却是治疗癌症的最佳时期，因此应要求尽量把所有的阳性检测出来，所以应确保真阳性率尽可能高，即灵敏度达到99.9%（第二类错误率、假阴性率为0.1%），在次前提下再追求误将把无病诊断为有病的概率，即第一类错误率低、真阴性率（特异度）高。这里，真阳性（TruePositive，简记TP，后同）和真阴性是正确的分类，错误分类则是假阳性和假阴性两种情况。相应的就只有两种错误率分别是假阳性率（假阳性样本占总阳性样本的比例）、假阴性样本（假阴性样本占总阴性样本的比例）.......
特异性敏感性的意义_敏感性特异性和有意义的分类
weixin_26750481的博客
08-14 3043
特异性敏感性的意义How do we evaluate how well a machine learning classifier or test model performs? How do we know if a medical test is reliable enough to use in a clinical setting? ^ h流量做我们评估如何以及机器学习分类或测试模型执行...
Sensitivity and specificity 敏感性与特异性
qq_43347374的博客
05-27 792
Sensitivity and specificity 敏感性与特异性 敏感性 =真正例率=灵敏度（此说法不准确，翻译问题） 特异性=假正例率 参考 https://blog.youkuaiyun.com/rocling/article/details/93602303 http://www.360doc.com/content/19/0114/22/42726593_808886778.shtml ...
【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。
模型评价(AUC，ROC曲线，ACC, 敏感性， 特异性，精确度，召回率，PPV, NPV, F1)
热门推荐
sunflower_sara的机器学习园地
07-26 7万+
  目录 混淆矩阵 精确率 / precision / PPV / 查准率 召回率 / Recall / True positive rate / TPR / 灵敏度 /  敏感性 / sensitive/ 查全率 ROC曲线 AUC(Area under the ROC curve) cut-off点 计算步骤如下： 参考文献：   混淆矩阵 混淆矩阵包含四部分的...
机器学习量化评价指标——敏感性、特异性、准确率、精确率
Yale-曼陀罗
01-27 6646
教你分清敏感度和特异度
夕林Z的博客
02-27 2万+
文章目录性能度量之分辨混淆矩阵1.基本概念2. 实例3. 小结性能度量1. 准确度（accuracy）2. 敏感度(sensitivity, recall, hit rate, or true positive rate ,TPR)3. 特异度（specificity or true negative rate, TNR）4. 精确度（precision or positive prediciti...
机器学习中的敏感性和特异性的概念
u013084616的专栏
02-23 2万+
敏感性 Sensitivity 敏感性又称真阳性率，就是发病之后，你的诊断方法对疾病的敏感程度（识别能力）。 敏感性越高，漏诊概率越低。 特异性 Specificity 特异性又称真阴性率，不发病（我们这里称之为健康）的特征是有别于发病的特征的，我们利用这些差异避免误诊，那么诊断标准对于这些差异利用的如何就用特异性来表示。 特异性越高，确诊概率越高。 举个例子 样本...
敏感性,特异性(sensitivity, specificity)的理解
Jessica__Chan的博客
05-29 6033
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准确率，召回率，mAP，ROC，AUC，特异性，敏感性，假阴性，假阳性
mjiansun的专栏
09-14 1万+
P/R和ROC是两个不同的评价指标和计算方式，一般情况下，检索用准确率、召回率、F1、AP和mAP，分类、识别等用ROC和AUC（特异性和敏感性是ROC当中的一个部分）。 准确率、召回率、F1、AP和mAP这几个指标需要依次看，不然直接看AP和mAP看不明白。而ROC和AUC可以直接看不需要看前面的指标。 目录 准确率、召回率、F1 ROC和AUC 准确率、召回率、F1 信息检索、...
生成敏感性特异性指标代码
最新发布
01-04
### 计算敏感性和特异性的Python代码 为了计算二分类模型的敏感性和特异性，可以利用`sklearn.metrics.confusion_matrix`来获取混淆矩阵，并基于此进一步计算所需的统计量。下面是一个完整的例子，展示了如何实现这一点。 ```python from sklearn import metrics import numpy as np def calculate_sensitivity_specificity(y_true, y_pred): cm = metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred) TN = cm[0][0] FP = cm[0][1] FN = cm[1][0] TP = cm[1][1] sensitivity = TP / (TP + FN) # Sensitivity or True Positive Rate specificity = TN / (TN + FP) # Specificity or True Negative Rate return sensitivity, specificity # 假设y_true是真实的标签列表,y_scores是从模型得到的概率分数. y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0] y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.6, 0.2, 0.7, 0.5] # 将概率转换成预测类别(这里简单地以0.5作为阈值). threshold = 0.5 y_pred = [1 if score >= threshold else 0 for score in y_scores] sensitivity, specificity = calculate_sensitivity_specificity(np.array(y_true), np.array(y_pred)) print(f"Sensitivity: {sensitivity:.2f}, Specificity: {specificity:.2f}") ``` 上述代码定义了一个名为`calculate_sensitivity_specificity`的功能函数，它接受两个参数——实际类标号(`y_true`)和预测类标号(`y_pred`)，并返回敏感性和特异性这两个性能指标[^1]。 对于更复杂的场景，比如想要获得不同决策边界下的敏感性和特异性变化情况，则可以通过调整阈值重新执行预测过程，或者直接使用`roc_curve`工具来一次性取得一系列不同的FPR（假阳性率）和TPR（真阳性率），进而间接推导出特定阈值处的特异性和敏感性[^4]。
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