特异性

✍ dations ◷ 2025-08-07 09:20:59 #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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