weixin_43964345的博客

原创 关于AUC/ROC，F1-score，recall, precision的一些总结

例子在个100人的样本中，有10人事实上患有A病（阳性），经过检测后，9人判定患有A病（真阳性），而1人判定并不患有A病（假阴性）； 另外的90人实际上并不患有A病（阴性），然后经过检测后，其中的5人被判定患有A病（假阳性），另外的85人判定不患有A病（真阴性）。灵敏度=真阳性/(真阳性+假阴性)=9/(9+1)=90%;特异度=真阴性/(真阴性+假阳性)=85/(85+5)=94.4%.此处，灵敏度即为在患病人群中，成功确证患病的概率；而特异度即为在不患病的人群中，成功排除患病的概率。