Als «sensitivity-specificity» getaggte Fragen

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Was ist der beste Weg, um den Unterschied zwischen Sensitivität, Spezifität, Präzision, Genauigkeit und Erinnerung zu merken?
Obwohl ich diese Begriffe 502847894789-mal gesehen habe, kann ich mich ein Leben lang nicht an den Unterschied zwischen Sensibilität, Spezifität, Präzision, Genauigkeit und Erinnerung erinnern. Das sind ziemlich einfache Konzepte, aber die Namen sind für mich sehr uninteressant, deshalb verwechsle ich sie immer wieder. Was ist eine gute Möglichkeit, über …
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ROC- und MultiROC-Analyse: Wie berechnet man den optimalen Schnittpunkt?
Ich versuche zu verstehen, wie der optimale Schnittpunkt für eine ROC-Kurve berechnet wird (der Wert, bei dem die Empfindlichkeit und Spezifität maximiert werden). Ich verwende den Datensatz aSAHaus dem Paket pROC. Die outcomeVariable könnte durch zwei unabhängige Variablen erklärt werden: s100bund ndka. Unter Verwendung der Syntax des EpiPakets habe ich …
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Statistische Signifikanz (p-Wert) für den Vergleich zweier Klassifikatoren hinsichtlich (mittlerer) ROC AUC, Sensitivität und Spezifität
Ich habe einen Testsatz von 100 Fällen und zwei Klassifikatoren. Ich erstellte Vorhersagen und berechnete die ROC AUC, Sensitivität und Spezifität für beide Klassifikatoren. Frage 1: Wie kann ich den p-Wert berechnen, um zu überprüfen, ob einer in Bezug auf alle Scores (ROC AUC, Sensitivität, Spezifität) signifikant besser als der …
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Ist Sensitivität oder Spezifität eine Funktion der Prävalenz?
Standardunterricht besagt, dass Sensitivität und Spezifität Eigenschaften des Tests sind und unabhängig von der Prävalenz. Aber ist das nicht nur eine Annahme? Harrisons Prinzipien der Inneren Medizin 19. Ausgabe sagt Es ist seit langem behauptet worden, dass Sensitivität und Spezifität prävalenzunabhängige Parameter der Testgenauigkeit sind, und viele Texte geben diese …
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Klassifikator-Leistungsmaß, das Sensitivität und Spezifität kombiniert?
Ich habe Daten mit 2 Klassen, für die ich eine Klassifizierung mit mehreren Klassifizierern durchführe. Und die Datensätze sind gut ausbalanciert. Bei der Beurteilung der Leistung der Klassifikatoren muss berücksichtigt werden, wie genau der Klassifikator nicht nur die wahren Positiven, sondern auch die wahren Negative bestimmt. Wenn ich Genauigkeit verwende …
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