（精确度，召回率，真阳性，假阳性）ACC、敏感性、特异性等 ROC指标

最新推荐文章于 2024-10-23 09:17:02 发布
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#大数据

分类性能度量指标：准确性(AC)、敏感性(SE)、特异性(SP)、F1评分、ROC曲线、PR(Precision-Recall)曲线、AUC曲线，混淆曲线
据说大佬都喜欢黑色！
09-27 3万+
一：比较容易理解的比喻 原文：敏感性和特异性 以糖尿病人的筛查为例。第一个钟形代表正常人，第二个钟形代表糖尿病人。理想中，如果正常人和糖尿病人的血糖范围完全没有重合就好了。这样我就把标准定在中间那个最低点。低于此点的，就是正常人；高于此点的，就是糖尿病人。多好！可惜，现实中，是这样的：由于人人都是任性的小公举，所以正常人的血糖范围和糖尿病人的血糖范围有一部分是重叠的。那么应该把标准画在哪里比较好呢...
准确度、精确度、召回率、ROC曲线、AUC值
maqian5的博客
07-01 6955
在介绍这些概念之前，先来看一下混淆矩阵： TP: True Positive,将正类预测类正类的样本数量（预测正确） FN: False Negtive,将正类预测为负类的样本数量（type II error, 漏报） FP: False Positive,将负类预测为正类的样本数量（type I error） TN: True Negtive,将负类预测为负类的样本数量（预测正确） 准确度...
【20210914】【机器/深度学习】模型评价指标：精确率、召回率、特异性、敏感性、F1-score、ROC曲线、AUC
诗小葵的博客
09-14 6243
一、区分精确率、召回率和特异性、敏感性 在数据科学中，查看精确率和召回率来评估构建的模型是十分常见的。而在医学领域，通常使用特异性和敏感性来评估医学测试。这一点在兆观的论文、以及 xxx院的沟通过程中，也注意到这一点了~ 这些指标有很大的相似之处，但也有些许区别，所以关键在于：不同的领域有不同的评价指标，在给出结果的时候，要考虑对方想要看的指标是什么？或者说，在对方的领域内，权威公认的测试指标是什么？ 二、各个指标的定义 先给出一个混淆矩阵~ ...
搞懂敏感性、特异性以及精确率和召回率的关系
Gatekeeper的博客
01-18 1万+
文章目录1.引言2.定义3.例子1.低精确率，高召回率，高特异性2.高精确率，高召回率，低特异性3.高精确率，低召回率，高特异性4.低精确率，低召回率，高特异性5.高精确率，低召回率，低特异性6.低精确率，高召回率，低特异性7.高精确率，高召回率，高特异性8.低精确率，低召回率，低特异性4.小结 1.引言 在数据科学中，查看精确率和召回率来评估构建的模型是很常见的。而在医学领域，通常要观察特异性和敏感性来评估医学测试。这些概念非常相似，但又有所不同。当这两个世界相遇时，即当一个医学测试是一个机器学习模型时
机器学习入门教学——精度(Precision)、召回/真阳性率(Recall/TPR)、假阳性率(FPR)
计算机硕士的博客
08-17 4426
机器学习入门教学——精度(Precision)、召回/真阳性率(Recall/TPR)、假阳性率(FPR)，精度与召回的区别。
机器学习 | 准确率、召回率、精准率、特异度傻傻分不清？ROC曲线怎么看？一篇文章帮你搞定
Huiwen18的博客
04-27 2万+
提高召回率是为了少漏报；提高精准率是为了少错报。ROC曲线纵轴为真正率，横轴为假正率
关于评估标准的理解（样本不平衡，准确率，召回率，ROC曲线等）
正在搬家的莱斯利
12-18 1万+
今天在分析数据的时候遇到一个样本数据不平衡的问题，以前在学习机器学习的时候有学到样本数据不平衡的原因和解决方法，不过因为那时候并不在意，觉得数据多得是嘛，不平横就随机训练和丢弃一些就好了，根本没仔细考虑到数据量小的情况。 有时候数据量呈现8比2的比例，也就是正样本与负样本的数量比为8:2，这时候在做机器学习就需要考虑如何合理的训练与分配数据了，值得一提的是，样本不平衡的情况十分常见。 不过样本不平...
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 5246
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Recall（召回率）、F1分数、特异性（specificity）和精确度（precision）
m0_38096164的博客
10-23 1866
这些指标通常在混淆矩阵（confusion matrix）的基础上计算，混淆矩阵是一个表格，用来描述模型预测的结果和实际情况之间的关系。在实际应用中，根据问题的具体需求，可能会更关注这些指标中的某一个或某几个。例如，在医疗诊断中，人们可能更关注召回率，因为漏诊（False Negative）的后果可能比误诊（False Positive）更严重。在机器学习和统计学中，recall（召回率）、F1分数、特异性（specificity）和精确度（precision）是评估分类模型性能的常用指标。
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、...
精确度、召回率、真阳性、假阳性
m0_43425222的博客
03-24 743
机器学习
深度学习中评估指标：准确率Accuracy、召回率Recall、精确率Precision、特异度（真阴性率）和误报率、灵敏度（真阳性率）和漏报率、F1、PR、ROC、AUC、Dice系数、IOU
Gatekeeper的博客
01-18 1万+
预测 1 0 实际情况 1 真阳性(TP) 假阴性(FN) ...
机器学习-常用评价指标大赏~
lin_shup的博客
07-23 2244
借此机会，在此篇总结常用的分类评价指标。
机器学习评价指标（1）——灵敏度（sensitivity）/查准率/召回率（Recall）/和特异度（Specificity）
热门推荐
Robin_Pi的博客
06-26 2万+
理想状态：标准或者阈值在分界点 实际状况：漏诊和误诊二者择一 若选用绿线作为判断标准，则没有误判一个正常人，但是漏掉了部分患者； 若选择红线作为判断标准，则没有一个病人被漏诊，但部分正常人得到了错误的结果； 所以，要根据具体的情况，选择适合的判断标准： 对于一些预后差，漏诊后果严重，早期诊断可以有效果很好的疾病时，我们就把灵敏度定高一点。不要放过一个病人。梅毒就是这样的疾病，所以，RPR检测的灵敏度高特异度低。 对于一些治疗效果不好，确诊和治疗费用高，或者预后不太严重，或误诊时对病人心理生理和经济上.
R语言中敏感性和特异性、召回率和精确度作为选型标准的华夫图案例
拓端研究室TRL
12-19 1543
预测/参考101TPFP0FNTN其中TP表示真阳性的数量（模型正确预测阳性类别），FP表示假阳性的数量（模型错误预测阳性类别），FN表示假阴性的数量（模型错误预测阴性类别），TN表示真实否定数（模型正确预测否定类别）。敏感性（召回率），精确度（阳性预测值，PPV）和特异性（真阴性率，TNV）的定义如下：灵敏度确定正确预测来自阳性分类的观察结果的速率，而精度则表明正确预测预测的正确率。另一方面，特异性是基于假阳性的数量，它表示正确预测来自阴性类别的观察结果的速率。
准确率、精确率，召回率以及模型拟合问题
qq_45193988的博客
11-10 1693
准确率、精确率，召回率，模型拟合
特异度高于敏感度
最新发布
05-09
### 特异度高于敏感度的含义 特异度（Specificity）是指模型正确识别负样本的能力，而敏感度（Sensitivity），又称召回率（Recall），则是指模型正确识别正样本的能力。当特异度高于敏感度时，这通常表明模型更擅长于检测负样本而非正样本[^1]。 这种情况可能源于以下几个原因： - 数据集中负样本的数量远大于正样本数量，导致模型倾向于减少假阳性误判。 - 模型训练过程中可能存在偏向性，使得算法对负样本的学习更为充分。 - 应用场景中对假阳性的容忍度较低，因此调整阈值以提高特异度的同时牺牲了一部分敏感度。 ### 准确率与精确率相差不大说明什么 准确率（Accuracy）是一个全局指标，用于衡量分类器预测正确的总体比例；而精确率（Precision）专注于正类别的预测准确性，即在所有被预测为正的实例中有多少确实是正类。如果这两个值非常接近，则暗示着以下几点可能性： - 类别分布较为平衡：当各类别的样本量大致相同或相近时，局部误差不会显著影响整体表现，从而让准确率和精确率达到一致水平[^2]。 - 预测质量较高：无论是从宏观还是微观角度来看待问题，该模型都能保持稳定且可靠的输出结果。 - 错误类型分布均匀：不同类型错误(如FP vs FN)之间不存在极端失衡状况。 不过值得注意的是，即便如此也不能仅依靠这两项指标来做最终判断，还需综合考察其他诸如召回率、F1 Score等辅助评判标准才能得出全面结论。 ### 机器学习评估指标解释 为了更好地理解和运用各种常用的机器学习评估指标，这里提供一些基本概念及其应用场景描述如下： #### 基础定义 - **混淆矩阵**：作为基础工具之一，用来总结测试数据经过某个二元分类器处理后的四种情况数目构成表格形式展示出来，包括TP(True Positive), TN(True Negative), FP(False Positive),FN(False Negative)[^2]. - **准确率(Accuracy)**: (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)，适用于类别均衡情况下测量整体正确率. - **精确率(Precision)**: TP/(TP+FP)，侧重查看所标记出来的正面案例里有多少是真的正面. - **召回率/灵敏度(Sensitivity/Recall)** : TP/(TP+FN)，关心实际存在的正面例子中有多少被抓取到了. - **特异性(Specificity)** ：TN/(TN+FP)，体现对于负面情形辨别力如何. #### 综合评价体系 - **F1-Score**: 调和平均数(Harmonic Mean) of Precision 和 Recall, 平衡两者间的关系给出单个数值代表性能优劣程度.[^2] - **ROC 曲线&AUC 值**: ROC(receiver operating characteristic curve)描绘不同threshold下True positive rate(TPR) versus False positive rate(FPR); AUC(area under roc curve)量化了整个曲线下覆盖区域大小，越靠近1表示区分能力强弱越高.[^2] ```python import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score # Sample predictions and true labels y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0] y_pred = [0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0] cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) acc = accuracy_score(y_true, y_pred) prec = precision_score(y_true, y_pred) rec = recall_score(y_true, y_pred) f1 = f1_score(y_true, y_pred) probs = np.array([0.9, 0.8, 0.7, 0.85, 0.6, 0.3, 0.95, 0.4]) auc = roc_auc_score(y_true, probs) print("Confusion Matrix:\n", cm) print(f"Accuracy: {acc}") print(f"Precision: {prec}") print(f"Recall/Sensitivity: {rec}") print(f"F1 Score: {f1}") print(f"AUC Value: {auc}") ```
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