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靈敏度和特異度

指数 靈敏度和特異度

敏度和特異度是統計學中用來表徵二項分類測試特徵的數據。.

8 关系: 假陽性分类问题约登指数统计学贝叶斯错误率ROC曲线歧視显著性差异

假陽性

#重定向 第一型及第二型錯誤.

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分类问题

分类问题是机器学习非常重要的一个组成部分,它的目标是根据已知样本的某些特征,判断一个新的样本属于哪种已知的样本类。分类问题也被称为监督式学习(supervised learning),根据已知训练区提供的样本,通过计算选择特征参数,建立判别函数以对样本进行的分类。 与之相对的称为非监督式学习(unsupervised learning),也叫做聚类分析。 Category:机器学习.

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约登指数

约登J统计,也称约登指数,是一个单一统计参数,用以评价诊断结果性能。.

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统计学

统计学是在資料分析的基础上,研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料,以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来,它廣泛地應用在各門學科,從自然科学、社會科學到人文學科,甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨,統計的面貌也逐漸改變,與資訊、計算等領域密切結合,是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中,可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形,這個用法稱作為描述統計學。另外,觀察者以數據的形態,建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型,以之來推論研究中的步驟及母體,這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.

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贝叶斯错误率

贝叶斯错误率是应用贝叶斯分类规则的分类器的错误率。贝叶斯分类规则的一个性质是:在最小化分类错误率上是最优的。Sergios, Konstantinos Pattern Reconginiton Fourth Edition by ISBN 9787121102783 page 9所以在分类问题中,贝叶斯错误率是一个分类器对某个类别所能达到的最低的分类错误率。Fukunaga, Keinosuke (1990) Introduction to Statistical Pattern Recognition by ISBN 0122698517 pages 3 and 97K.

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ROC曲线

在信号检测理论中,接收者操作特征曲線(receiver operating characteristic curve,或者叫ROC曲线)是一种坐標圖式的分析工具,用於 (1) 选择最佳的信號偵測模型、捨棄次佳的模型。 (2) 在同一模型中設定最佳閾值。 在做決策時,ROC分析能不受成本/效益的影響,給出客觀中立的建議。 ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,用来偵测战场上的敌军載具(飛機、船艦),也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。數十年來,ROC分析被用於医学、无线电、生物學、犯罪心理學领域中,而且最近在机器学习(machine learning)和数据挖掘(data mining)领域也得到了很好的发展。.

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歧視

歧視,是針對特定族群的成員,僅僅由於其身份或歸類,而非個人特質,給予不同且較差的對待。歧視總是以某少数族群的利益為代價,提高及维護多数族群的利益。 「歧視」則是基於這種態度或信念所產生的行為。當個人或組織基於汙名而不正當奪取他人的權利和生存機會時,就是歧視。歧視可能會導致排擠或邊緣化,被剝奪權利,如獲得公平的居住條件、工作機會、教育及充分參與公民生活。但歧視本身可以使信任者之間,做最有效率的媒合,而與不被信任者做最有效率的分離。关于歧视定义充滿爭議,而是否视为歧視言论及差別对待则牽涉言论自由的層面。.

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显著性差异

顯著性差異(ρ),是統計學上對數據差異性的評價。 當數據之間具有了顯著性差異,就說明參與比對的數據不是來自於同一總體(population),而是來自於具有差異的兩個不同總體。.

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敏感性特异性

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