计算二分类的特异性和灵敏度
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(混淆矩阵):
真实情况 预测结果
正例 反例
正例 TP(真正例) FN(假反例)
反例 FP(假正例) TN(真反例)
敏感性Sensitivity (Sen):
Sen=TP/(TP+FN)*100%
特异性 Specificity (Spe)
spe=TN/(TN+FP)*100%
https://www.baidu.com/link?url=mIaeBADUX1ozeV2ulbUyW7QeKAolzFdQFhApe1bH-GinPiFcb0b4sp-CX7iTaIHX2TjRyGtYGsQOKTu4B3keXq&wd=&eqid=db763325003c493b000000035d1763de
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
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