Come usare
- Inserisci TP, FP, TN e FN da un risultato di classificazione binaria.
- Facoltativamente, rinominare le etichette positive e negative in modo che corrispondano al flusso di lavoro del test, del modello o dello screening.
- Leggere la sensibilità oltre alla specificità in modo che gli errori mancati e i falsi allarmi rimangano visibili allo stesso tempo.
Tasso di rilevamento e tasso di rifiuto a una soglia
Questa pagina rimane focalizzata su un punto operativo. È utile quando le squadre hanno già scelto un limite e necessitano di una lettura chiara di errori, falsi allarmi e bilanciamento delle classi.
Ingressi
Eseguire un calcolo per esaminare la sensibilità e la specificità di un set di risultati binari.
Sensibilità e specificità rispondono a diverse modalità di fallimento
La sensibilità chiede quanto spesso si trovano i veri positivi. La specificità chiede quanto spesso i veri negativi siano protetti dai falsi allarmi. Una soglia può sembrare operativamente forte da un lato mentre continua a fallire gravemente dall'altro, quindi questi tassi dovrebbero essere riportati insieme.
Quando restare in questa pagina
Rimani qui quando la soglia è già stata scelta e il compito successivo è spiegare gli errori mancati, i falsi allarmi e la tariffa base in un linguaggio semplice. Questa è spesso la pagina giusta per le politiche di screening, i riepiloghi diagnostici e le revisioni dei modelli a interruzione unica.
Quando passare ai valori predittivi
Se la domanda successiva riguarda il significato di una chiamata positiva o negativa per l'utente finale, passare a VAN e VPP. I valori predittivi aggiungono prevalenza e sono spesso più facili da spiegare nelle note decisionali.
Domande frequenti
Quando dovrei utilizzare questa pagina anziché ROC AUC?
Utilizzare questa pagina quando una soglia è già fissata e si desidera spiegare la sensibilità e la specificità in quel punto operativo. ROC AUC serve per la classificazione dei punteggi su molte soglie possibili.
In che modo la specificità è correlata al tasso di falsi positivi?
Si muovono in direzioni opposte. Il tasso di falsi positivi equivale a una meno specificità, quindi una specificità più elevata significa meno falsi allarmi tra i negativi effettivi.
Perché dovrebbe essere ancora mostrata la prevalenza?
La sensibilità e la specificità non dipendono direttamente dalla prevalenza, ma il tasso di base è comunque importante quando si spiega quanto sia difficile il compito e quando si collegano questi tassi a valori predittivi.
L'URL di condivisione include i miei conteggi o le mie etichette?
No. L'URL di condivisione memorizza solo impostazioni leggere come le cifre decimali. I conteggi e le etichette personalizzate rimangono nel tuo browser.
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