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)人群中,检测出阴性的几率.真阴性.(检测出确实没病的能力) 假阳性率:得到了阳性结果,但这个阳性结果是假的.即在金标准判断无病(阴性)人群中,检测出为阳性的几率.(没病,但却检测结果说有病),为误诊率. 假阴性率:得到了阴性结果,但这个阴性结果是假的.即在金标准判断有病(阳性)人群中,检测出为阴性…

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.…

相关性 1.相关性是一种测度,用来表示两个变量在同一方向上发生变化的程度,如果x和y在变化方向上相同,那么这两个变量就是正相关:如果变化方向相反,就是负相关:如果变量之间没有关系,那么相关性就是0. 分类器 1.分类模型也称为分类器,用于对样本进行标注,表明这个样本属于一个有限的类别集合中的那个类.2.单分类学习中,训练集中的数据仅来自一个类别,目标是学习一个模型以预测某个样本是否属于这个类别:3.二分类学习中,训练集中的样本全部来自两个类别(通常称为阳性和阴性),目标是找到一个可以区分两个类别…

之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标(<分类模型的性能评价指标(Classification Model Performance Evaluation Metric)>),那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢?答案是应根据应用场景进行选择. 查全率(Recall):recall是相对真实的情况而言的:假设测试集里面有100个正类,如果模型预测出其中40个是正类,那模型的recall就是40%.查全率也称为召回率,等价于灵敏性(Sensitivity)和真正率(True Positive…

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一.为什么要校正case和control数量比例不平衡情况 试问作为生信届人员,最怕的是什么,当然是统计结果不靠谱.统计结果不靠谱包括两方面:一个是假阴性,一个是假阳性.假阴性可以理解为白天鹅被误当成丑小鸭了,假阳性可以理解为一大堆青蛙,你不知道哪个才是你的真命天子.假阴性就罢了,最多让你错过发现真理的机会,但万一假阳性呢,你拿着一个看似完美的结果吭哧吭哧做实验验证,一年半载的周期下来,什么结果都验证不出来,岂不是坑了做实验的人.因此,我们就要在源头上,把这个不靠谱的统计结果杜绝出去. 上一篇文…

评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 内容概要¶ 模型评估的目的及一般评估流程 分类准确率的用处及其限制 混淆矩阵(confusion matrix)是如何表示一个分类器的性能 混淆矩阵中的度量是如何计算的 通过改变分类阈值来调整分类器性能 ROC曲线的用处 曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)与分类准确率的不同   1. 回顾¶ 模型评估可以用于在不同的模型类型.调节参数.特征组合中选择适合的模型,所以我们需要一个模型评估的流程来估计训练得到的模型对于…

MATLAB聚类有效性评价指标(外部 成对度量) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多内容,请看:MATLAB: Clustering Algorithms, MATLAB聚类有效性评价指标(外部) 前提:数据的真实标签已知!TP:真阳性,FP:假阳性,FN:假阴性,TN:真阴性 1. MATLAB程序 function result = Evaluate(real_label,pre_label) % This fucntion…

之前给大家写过一个临床预测模型:R数据分析:跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型,里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标,那么今天就再进一步,给大家分享一些和临床决策实际相关的指标,主要是校准calibration和决策曲线Decision curve analysis. 校准曲线 做预测模型都应该报告校准曲线的: Reporting on calibration performance is recommended by the TRIPOD (Tran…