阳性，阴性，假阳性，假阴性，敏感度，特异性

一般从医学角度说，阳性（positive），代表有病或者有病毒，阴性（negative），代表正常。

假阳性（false positive）是指因为种种原因把不具备阳性症状的人检测出阳性的结果。其实就是将没病的检查成有病的，假阳性检测结果易造成误诊，

假阴性（false negative）就是将有病的检查为没病，假阴性结果导致漏诊。

敏感度（sensitivity）：又称真阳性率，即患者被诊断为阳性的概率，计算公式是：真阳性／（真阳性＋假阴性）×100％，此值越大，说明诊断试验越灵敏。

特异度（specificity）：又称真阴性率，即实际上未患病的人被诊断为阴性的概率，计算公式是：真阴性／（真阴性＋假阳性）×100％，此值越大，说明诊断试验越精确。

阳性，阴性，假阳性，假阴性，敏感度，特异性相关推荐

真阳性假阳性假阴性分割可视化
1.分割掩码二值化分割掩码转化为图像格式时会在分割边界处有很多灰度像素点,这将导致后续利用分割掩码和预测分割掩码进行处理时会在边界处出现很多噪声点,因此利用阈值将分割掩码转换为二值图,消除边界上的灰 ...
准确率，召回率，mAP，ROC，AUC，特异性，敏感性，假阴性，假阳性
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 ...
敏感性、特异性、假阳性、假阴性（sensitivity and specificity）
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 ...
机器学习基础（一）混淆矩阵，真阳性(TP)，真阴性(TN)，假阳性(FP)，假阴性(FN)以及敏感性(Sensitivity)和特异性(Specificity)
机器学习基础(一) 混淆矩阵真阳性,真阴性,假阳性,假阴性敏感性,特异性混淆矩阵混淆矩阵如下图:这里以是否有心脏病举例(二分类举例),列代表机器学习算法所做的预测,有心脏病还是没有心脏病,行代 ...
敏感性、特异性（sensitivity and specificity）| 假阳性、假阴性 | FDR | 第一类错误、第二类错误 | ROC | AUC...
这些概念确实很难记忆,长时间不用很容易忘记.此文可以帮你快速回忆起这些概念,同时不涉及任何绕口的专业术语. 1. 记住基本框架,金标准和预测结果,没有这两个概念就没有敏感性和特异性了.以上指标都是用于 ...
敏感性、特异性、假阳性、假阴性
敏感性.特异性.假阳性.假阴性是医学领域常用的评估指标. 敏感性:在金标准判断有病(阳性)的人群中,检测出阳性的几率.真阳性(检测出确实有病的能力) TPR = TP / ( TP+FN ) = TP ...
统计学中的真阳性(TP),假阴性(FN),假阳性(FP),真阴性(TN)怎么理解？
举个例子,假如要在一个地区进行1000人的疾病检测,我们站在上帝视角,知道这1000人中,有10人是疾病感染者,占比1%. 但实际的检测结果可能存在误差,误差包括两种情况疾病感染者,被错误诊断为健康 ...
TP真阳性, FP假阳性, FN假阴性, TN真阴性
看着简单,但每次一用就晕,总结一下. TP.True Positive 真阳性:预测为正,实际也为正 FP.False Positive 假阳性:预测为正,实际为负 FN.False Negat ...
理解假阳性（false positive）和假阴性(false negative）概念
2018-11-22:理解假阳性(false positive)和假阴性(false negative)这两个概念假阴性false negative和假阳性false positive 概念理解举 ...

阳性，阴性，假阳性，假阴性，敏感度，特异性

阳性，阴性，假阳性，假阴性，敏感度，特异性相关推荐

最新文章

热门文章