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特异性
✍ dations ◷ 2025-04-03 10:42:08 #特异性
灵敏度和特异度(Sensitivity and specificity),是统计学中用来表征二项分类测试特征的数据。灵敏度可以作为避免假阴性的量化指标,而特异度可以作为避免假阳性的量化指标。对于任何测试而言,都需要在灵敏度及特异度之间进行取舍。例如机场安检(英语:Airport security)中对于登机人员是否有携带危险物品的检查,扫描器可能会在检查到像皮带头或锁匙等低危险物品时触发(低特异度),但会减少实际携带了危险物品,但没有检查到的可能性(高灵敏度)。这个取舍可以用ROC曲线(接收者操作特征曲线)来表示。完美的分类器可以达到100%的灵敏度(所有生病的人都会检测为生病),及100%的特异度(没有一个健康不生病的人会被检测为生病)。但是理论上所有的分类器都会有最小的误差范围,称为贝叶斯错误率。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。
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