terminology: True positive (TP); False positive (FP): originally negative; True negative (TN); False negative (FN): originally positive; True positive rate (TPR, Sensitivity): TP / (TP + FN); True negative rate (TNR, Specificity): TN / (TN + FP) = 1…

Sensitivity, specificity, and reproducibility of RNA-Seq differential expression calls RNA-Seq差异表达调用的灵敏度 特异性 重复性 抽象背景:MAQC / SEQC联盟最近编制了一个关键基准,可用于测试微阵列和RNA-seq表达谱分析工具的最新发展.这些客观基准是基础研究和应用研究所需,对临床和监管结果至关重要.超越原始SEQC研究中提出的第一次比较,我们在此提出包括效果的扩展基准常见实验的典型优势.…

  欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计项目联系QQ:231469242 用条件概率理解混合矩阵容易得多 sensitivity:真阳性…

https://en.wikipedia.org/wiki/Information_retrieval 信息检索 (一种信息技术) 信息检索(Information Retrieval)是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术.狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的 信息查寻(Information Search 或Information Seek).一般情况下,信息检索指的就是广义的信息检索. 信息…

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说…

偶尔能看懂,但是死活记不住,归根结底是没有彻底理解! Type I and type II errors - wiki type I error is the rejection of a true nullhypothesis (also known as a "false positive" finding), type II error is failing to reject a false null hypothesis (also known as a "fals…

参考:Principles of fMRI 1 问题: 1. fMRI能做什么不能做什么? 第一周:fMRI简介,data acquisition and reconstruction 大致分为两类: Structural brain imaging(CAT,MRI,PET) Functional brain imaging(PET,fMRI,EEG,MEG) 每个方法都有自己的spatial resolution, temporal resolution and invasiveness. F…

注:这些工具的应用都是受限的,有些本来就是只能用于预测动物,在使用之前务必用ground truth数据来测试一些.我想预测某一个植物的转录本,所以可以拿已经注释得比较好的拟南芥来测试一下.(测试的结果还是比较惊人的) CPC (熟悉的名字,原来是北京大学的高歌.魏丽萍开发的) 搜文章时才发现2017年已经出了CPC2了 CPC可在线使用a Support Vector Machine-based classifier, named Coding Potential Calculator (CP…

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 自定义绘制ks曲线的函数def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag): # 对y_test,y_score重新设置索引 y_test.index = np.arange(len(y_test)) #y_score.index = np.arange(len(y_score)) # 构建目标数据集 target_da…

一.ROC,AUC ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣 . ROC曲线一般的横轴是FPR,纵轴是FPR.AUC为曲线下面的面积,作为评估指标,AUC值越大,说明模型越好.如下图: 二.Precision.Recall.F1-score Terminology and derivationsfrom a confusion matrix true positive (TP)…