灵敏度 和 特异度的计算

火星种萝卜 火星种萝卜 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 3.4k累计阅读 3.4k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄19年
关注
转载 最新推荐文章于 2026-04-22 10:00:30 发布 3.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
一图一公式搞懂：准确率(accuracy) vs 精确率(precision) vs 召回率(recall) vs F1分数 vs 灵敏度，特异度，真正率，假正率 vs ROC/AUC 准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = TP+TNTP+FN+FP+TN=70\frac{TP+TN}{TP+FN+FP+TN} = 70%TP+FN+FP+TNTP+TN​=70 精确率(precision) = TPTP+FP=80\frac{TP}{TP+FP} = 80%TP+FPTP​=80 召回率(recall) = TPTP+FN=23\frac{TP}{TP+FN} = \frac{2}{3}TP+FNTP​=32​ ... 阅读详情

纵轴：真正率（击中率）true positive rate ,TPR，称为灵敏度。所有实际正例中，正确识别的正例比例。

横轴：假正率（虚报率）false positiverate, FPR，称为(1-特异度)。所有实际负例中，错误得识别为正例的负例比例。

https://blog.youkuaiyun.com/jiandanjinxin/article/details/51840829?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param

收录于
统计学

当前文章被收录于：

统计学
17 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiandanjinxin/article/details/51840829?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.>
分类模型的效果度量---R语言实现 分类模型的效果度量---R语言实现 之前我们介绍了连续型响应变量模型的评估方法（有包括RMSE,R^2之类的评估指标），这次我们介绍一下分类型响应变量模型的评估方法。 目    录 一、分类模型介绍 二、混淆矩阵 三．接受者操作特征（ROC）曲线 四、提升图 五、R语言实现   一、分类模型介绍  分类模型一般产生两种类型的预测。和回归模型类似，分类模型产生一个连续数值 阅读详情

相关推荐

【R语言】敏感度、特异度、准确率检验及置信区间求解

在R语言中，进行敏感度、特异度、准确率检验以及计算置信区间是在医学诊断和分类问题中常见的任务。在本教程中，我将向您展示如何使用R语言进行这些检验和计算。以上就是使用R语言计算敏感度、特异度、准确率以及置信区间的基本步骤。这些指标和置信区间可以帮助我们评估分类模型的性能，并了解分类结果的可靠性。假设我们有一个二分类问题，其中0表示阴性类别，1表示阳性类别。在医学诊断和分类问题中，我们通常有一个分类结果和真实的类别标签。敏感度、特异度和准确率是评估分类模型性能的常见指标。敏感度、特异度、准确率的计算。

Mrrunsen的博客 3301

详解多分类模型的Macro-F1/Precision/Recall计算过程

引入 关于准确率(accuracy)、精度(precision)、查全率(recall)、F1的计算过程，之前写过一篇文章[1]。 根据文章[1]中的公式，我们可以知道，精度(precision)、查全率(recall)、F1的计算，是针对于二分类器来说的。他们的计算，只与y_true/y_pred有关，也要求y_true/y_pred中，只含有0和1两个数。 对二分类模型来说，可以直接调用skl...

ybdesire的专栏 3万+

使用table函数计算混淆矩阵：R语言实现

混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具，它可以帮助我们了解模型在不同类别上的表现。通过混淆矩阵和这些指标，我们可以更全面地评估分类模型的性能，为后续的模型改进和优化提供参考。它可以以表格形式展示分类模型的预测结果与真实标签之间的关系，帮助我们了解分类模型在不同类别上的预测准确率和误判情况。假设我们有一个二分类问题，预测结果存储在一个名为predictions的向量中，真实标签存储在一个名为labels的向量中。根据混淆矩阵的结果，我们可以看出在此二分类问题中，模型预测正确的样本有3个，预测错误的样本有3个。

DevGlider的博客 607

机器学习（五）之评价指标：二分类指标、多分类指标、混淆矩阵、不确定性、ROC曲线、AUC、回归指标

文章目录0 本文简介1 二分类指标1.1 二分类时的错误类型1.2 不平衡的数据1.3 混淆矩阵1.4 考虑不确定性1.5 准确率-召回率曲线1.6 ROC与AUC2 多分类指标3 回归指标4 在模型选择中使用评估指标 0 本文简介 我们使用精度来评估分类性能，使用R2R^2R2评估回归性能，但是监督模型在给定数据集上的表现有多种方法。我们还有很多评估指标，本文简要介绍二分类指标、多分类指标，以及...

snail9610的博客 1万+

R语言利用yardstick包评估模型性能

除了计算单个模型性能指标外，yardstick包还提供了一些综合性的函数，用于通过交叉验证或重采样来评估模型的整体性能。除了上述示例外，yardstick包还提供了许多其他的函数，用于计算各种常见的模型性能指标，如精确度（Precision）、召回率（Recall）、AUC等。通过使用yardstick包，我们可以计算各种常见的性能指标，并对模型的表现进行全面而准确的评估。R语言提供了许多方便的包来帮助我们进行模型性能的评估，其中一个非常实用的包就是yardstick。

ByteProwl的博客 437

使用glm函数构建逻辑回归模型（R语言）

逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测离散的输出变量。在R语言中，我们可以使用glm函数（generalized linear models）来构建逻辑回归模型。本文将向您介绍如何使用glm函数进行逻辑回归分析，并提供相应的源代码。通过上述的源代码，您可以使用glm函数在R语言中构建逻辑回归模型，并对模型进行摘要分析、预测和性能评估。接下来，我们可以使用glm函数来构建逻辑回归模型。在这个例子中，我们将使用默认的“binomial”链接函数来拟合模型。除了查看模型摘要外，我们还可以使用模型来进行预测。

CodeNexus的博客 1607

分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别

http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html 一、引言 　　分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy...

weixin_34392843的博客 6941

R语言使用epiDisplay包的roc.from.table函数可视化临床诊断表格数据对应的ROC曲线并输出新的诊断表、设置graph参数为FALSE则显示ROC曲线

R语言使用epiDisplay包的roc.from.table函数可视化临床诊断表格数据对应的ROC曲线并输出新的诊断表（diagnostic table）、输出灵敏度、1-特异度、AUC值等、设置graph参数为FALSE则显示ROC曲线

statistics+insight+vista+power 444

灵敏度和特异度的置信区间怎么算？

很多医学生及医生经常会对诊断实验进行评价，评价诊断试验的常用指标及计算方法都比较容易掌握，但是少有人知道其相应的95%的置信区间的计算方法。我们简单的回顾一下，诊断试验评价的基本方法是用所谓的“金标准”，确诊区分患者和非患者，再应用待评价的方法测定这些研究对象，然后比较两种方法的一致性。 预测值 阳性 阴性 实际值 患者 a b 非患者 c d 公式法 评价诊断试验的常用指标主要有灵敏度、特异度、一致率、Youden指数

mjiansun的专栏 1万+

Habitat-baselines v0.1.7防踩坑手把手带你跑通（全网唯一）

Habitat-baselines v0.1.7防踩坑手把手带你跑通（全网唯一）

shannanshouyin的博客 1276

VoIP概述

VoIP统一通信与VoIPVoIP与传统电话比较VoIP各项产品设备的类型及应用 统一通信与VoIP 统一通信指的是把计算机与传统通信技术统一成一体的新通信模式,融合计算机网络与传统通信网络在一个网络平台上,实现电话、传真、数据传输、音视频会议、呼叫中心、即时通信等众多应用服务 VoIP又称IP电话或IP网络电话,是Voice Over IP的缩写,这种技术通过对语音信号进行编码数字化,压缩处理成压缩帧,然后转换成为IP数据包在TCP/IP网络上进行传输,从而达到了在IP网络上进行语音通信目的 VoIP与传

kaminao的博客 4359

SPSS绘制ROC曲线并计算灵敏度、特异度

检验变量输入预测值，状态变量输入受试者标签，如果标签是按照0或1进行标注的，则状态变量值输入1。利用max函数检索到约登指数的最大值，则约登指数最大值即为最佳阈值。接下来勾选ROC曲线、标准误差和置信区间、ROC曲线的坐标点。鼠标右键复制曲线的坐标。在SPSS中点击“分析”-“分类”-“ROC曲线”比如这里的敏感度为0.912，特异度为0.882。SPSS绘制ROC曲线并计算灵敏度、特异度。根据表格中的1-特异性，可计算出特异性。而后即可得到对应的 敏感度、特异度。：预测值、受试者标签。

知识转化中心 2494

VSCode里玩转AvaloniaUI：手把手教你搭建跨平台桌面应用开发环境（附.NET 7配置避坑）

本文详细介绍了如何在VSCode中搭建AvaloniaUI跨平台桌面应用开发环境，包括.NET 7配置避坑指南。从环境准备、项目创建到调试优化，手把手教你利用VSCode和Avalonia实现高效开发，特别解决了.NET 7依赖等常见问题，助力开发者快速上手跨平台应用开发。

weixin_28826545的博客 577

怎么做蒙特卡洛计算npv_那些年被误用的PPV和NPV

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，...

weixin_32538033的博客 5367

Abaqus仿真进阶：如何准确计算气动软体机器人的抓取力（Blocking Force分析）

本文详细介绍了使用Abaqus进行气动软体机器人抓取力（Blocking Force）分析的进阶技巧。从材料模型验证、刚性目标物选择到接触对建立和充气加载优化，提供了一套完整的有限元仿真解决方案，帮助工程师准确预测软体执行器的抓取性能。

weixin_42528902的博客 401

基于jeecgboot3.9.0的项目管理——项目工作台（二）

基于jeecgboot3.9.0的项目管理——项目工作台（二）

宁波阿成的博客 206

二元分类器性能计算公式(全网最全)

二元分类器的性能计算公式混淆矩阵1.准确率$Accuracy$2.精确率$Precision$3.灵敏度$Sensitivity$=召回率$Recall$=真阳率$Recall$4.特异度$Specificity$5.假阳率$FPR$6.马修斯相关系数$MCC$7.F1分数(H-mean值)8.ROC曲线 混淆矩阵   混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示...

Mr.Cheng 2165

5G无人机安全研究综述

国内多所高校提出混合信任模型，南京航空航天大学于2020年提出了起源信息感知的无人机网络信任模型[26]，模型基于报文的完整性对报文创建和操作节点的行为评判并生成观测证据，收集证据进行信任评估，识别网络中的恶意节点并进行路由隔离，实现准确的对等信任评估。同时，5G技术的高速率、高可靠性、低时延等特点，能够为无人机提供实时高清图像回传，保证通信网络的稳定，拓展无人机飞控距离限制，丰富了5G无人机的应用场景。5G和无人机技术的融合，丰富了传统无人机的应用服务场景，然而5G无人机仍存在安全隐患。

weixin_70923796的博客 765

混淆矩阵(Confusion Matrix)

简介 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。 一句话解释版本： 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。 数据分析与挖掘体系位置 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......

weixin_36670529的博客 3万+

MSVS C# Matlab的混合编程系列2 - 构建一个复杂（含多个M文件）的动态库：

本节我们尝试将一个有很多函数和文件的Matlab算法文件集成到C#的项目里面。

山云的专栏 2069

S7-1200中通过MODBUS TCP客户端在一次请求中实现从服务器读写一个或多个保持性寄存器的具体方法

S7-1200中通过MODBUS TCP客户端在一次请求中实现从服务器读写一个或多个保持性寄存器的具体方法

Robot_PLC_HMI_Automation 4225

roc曲线spss怎么做_【合集】25篇诊断试验和ROC曲线相关文章，从理论到操作，要啥有啥！...

纵观医咖会推送过的内容，有20多篇诊断试验相关的文章：从灵敏度、特异度、截断值、ROC曲线等基础概念的介绍，到SPSS操作教程，再到样本量计算、Meta分析......我们力求从理论到实操，帮助大家搞明白。这次合集，我们就来回顾一下这25篇文章，请收藏起来以备不时之需吧。感觉有用，记得告诉你周围的小伙伴哦。(注：以下显示蓝色的小标题，可以直接点击来查看文章详情)先打基础，了解基本概念1....

weixin_30813385的博客 1225

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件

【Python机器学习系列】自助法计算机器学习评价指标的置信区间（案例+源码）

自助法计算机器学习评价指标的置信区间（案例+源码）

数据杂坛 1435

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说

5.实用干货-你可能没留意的几个生信基础

比如 2.0M 的 Panel Size，下机数据量1.0G，有50%数据落在目标区域（on target），50%为重复序列，那么其测序深度为500X （1.0G/2.0M）,有效深度仅为125X（1G*50%*50%/2.0M）比如一个肿瘤panel测序， panel 的 size 为 2.0M，1.98M 的区域至少覆盖1X深度， 那么覆盖度是1.98/2=99%的话，那么还有1%的序列区域是没有通过测序获得的，Gap就是1%。不等同于测序深度，是指可信的去除重复序列（dup）后目标区域的平均深度。

rojyang的博客 2251

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

混淆矩阵

混淆矩阵 混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估模型结果的指标，属于模型评估的一部分，混淆矩阵如下图所示。 TP(True Positive): 真实为0，预测也为0 FN(False Negative): 真实为0，预测为1 FP(False Positive): 真实为1，预测为0 TN(True Negative...

weixin_30628077的博客 356

分类模型评判指标

一、混淆矩阵 转载自 https://blog.youkuaiyun.com/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。 一句话解释版本： 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对...

chch2010523的博客 1154
上一篇： sklearn网址 搜索sklearn.org 内有sklearn.metrics的详细介绍
下一篇： Recall（召回率）和 sensitivity（灵敏性）是同一个概念，其他无相同点
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
火星种萝卜
火星种萝卜
博客等级 码龄19年 438粉丝 304原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值