Kas yra logistinės regresijos specifiškumas ir jautrumas?
Kas yra logistinės regresijos specifiškumas ir jautrumas?

Video: Kas yra logistinės regresijos specifiškumas ir jautrumas?

Video: Kas yra logistinės regresijos specifiškumas ir jautrumas?
Video: Machine Learning Fundamentals: Sensitivity and Specificity 2024, Birželis
Anonim

Šios dvi vertės vadinamos Jautrumas ir Specifiškumas . Jautrumas = d/(c+d): pastebėtų teigiamų teigiamų rezultatų dalis. Specifiškumas = a/(a+b): pastebėtų neigiamų, kurie buvo prognozuojami kaip neigiami, dalis.

Tokiu būdu, kas yra logistinės regresijos specifiškumas?

Specifiškumas (taip pat vadinamas tikruoju neigiamu rodikliu) matuoja neigiamų, kurie teisingai identifikuoti kaip tokie, dalį (pvz., sveikų žmonių, kurie teisingai identifikuojami kaip nesergantys, procentą), ir papildo klaidingai teigiamų rezultatų rodiklį.

Taip pat žinokite, kas yra jautrumas ir specifiškumas R? Apskaičiuoti Jautrumas , Specifiškumas ir nuspėjamosios reikšmės jautrumas apibrėžiama kaip teigiamų rezultatų dalis iš faktiškai teigiamų mėginių. Panašiai, kai nėra neigiamų rezultatų, specifiškumas nėra apibrėžtas ir grąžinama NA reikšmė.

Panašiai klausiama, kas yra specifiškumas ir jautrumas?

Atliekant medicininę diagnozę, atlikti tyrimą jautrumas yra testo gebėjimas teisingai nustatyti sergančius šia liga (tikras teigiamas rodiklis), o testas specifiškumas yra testo gebėjimas teisingai nustatyti nesergančius šia liga (tikras neigiamas rodiklis).

Kas yra painiavos matricos jautrumas ir specifiškumas?

Jautrumas ir specifiškumas Tikrųjų teigiamų skaičių padalijame iš visų teigiamų įvykių duomenų rinkinyje: teisingai numatytų teigiamų klasės įvykių (TP) ir neteisingų klasės įvykių (FN).

Rekomenduojamas: