Який найкращий спосіб запам'ятати різницю між чутливістю, специфічністю, точністю, точністю та згадуванням?

49

Незважаючи на те, що я бачив ці терміни 502847894789 разів, я не можу за все життя запам’ятати різницю між чутливістю, специфічністю, точністю, точністю і згадкою. Вони досить прості поняття, але назви для мене вкрай неінтуїтивні, тому я продовжую плутати їх між собою. Який хороший спосіб подумати над цими поняттями, щоб імена почали мати сенс?

По-іншому, чому саме ці імена були обрані для цих понять, на відміну від деяких інших імен?

terminology accuracy sensitivity-specificity

— Джессіка
джерело

3

Найкращий спосіб запам’ятати - згадати реальне дослідження життя, де в центрі уваги була та чи інша характеристика. Тобто контекстна плоть допомагає.

— ttnphns

1

Для мене найкращий спосіб запам’ятати ці поняття - через таблицю надзвичайних ситуацій 2 × 2 у посиланні на Вікіпедію .

— Рандель

1

@ttnphns: "контекстна плоть" - це чудова помилка!

— Амеба повідомляє, що повернеться до Моніки

4

Нагадаємо, це чутливість, там у вас є одна менша справа. :)

— Penguin_Knight

1

Щоб зберегти його тут, ця публікація пропонує приємне пояснення: uberpython.wordpress.com/2012/01/01/…

— Maxim.K

9

Особисто я пам’ятаю різницю між точністю та згадуванням (він же чутливістю), думаючи про пошук інформації:

Нагадаємо - це частина документів, які мають відношення до запиту, які успішно отримані, звідси і його назва (англійською мовою згадувати = дія запам'ятовування чогось).
Точність - це частина отриманих документів, що відповідають потребам користувача в інформації. Якось ви робите кілька пострілів, і якщо більшість із них отримали ціль (відповідні документи), то ви маєте високу точність, незалежно від того, скільки пострілів ви вистрілили (кількість отриманих документів).

— Франк Дернонкур
джерело

32

Для точності та нагадування кожен є справжнім додатним (TP) як чисельник, розділений на інший знаменник.

P recision: TP / P redicted позитивний
R ecall: TP / R eal позитивний

— бородавка
джерело

Однак вам потрібно запам’ятати визначення TP, TN, FN та FP, щоб ця відповідь була корисною.

— nbro

15

Мнемоніка акуратно усуває єдину немезію людини: недостатнє мозкове зберігання.

Є СНОТ Спін:

S е н sitive тест, коли N egative правила OUT хвороба
Sp ecific тест, коли P ositive, правила У хвороби.

Я уявляю, як свиня крутиться в центрифузі, можливо, під час підготовки до виходу в космос, щоб допомогти мені запам'ятати цю мнемоніку. Звучання теми Хвостові Спін із відповідним чином зміненими словами може допомогти музично схильному певному поколінню.

Я не знаю жодних інших.

— Мастеров Дмитро Васильович
джерело

Правила SNOUT та SPIN оманливо прості. Ви дійсно повинні мати хороші оцінки чутливості, специфічності та розповсюдженості, перш ніж довіряти позитивному чи негативному результату тесту, незалежно від того, наскільки виразний чи конкретний тест. Перевірте цей веб-сайт: kennis-research.shinyapps.io/Bayes-App . Наприклад, введення поширеності 5 на 1000. чутливість = .90, специфічність = .99 виробляє (за правилом Байєса) відносно низьке позитивне прогнозне значення .2857.

— RobertF

5

У контексті бінарної класифікації:

Точність - Скільки примірників правильно позначили модель?

Нагадаємо - Як часто модель змогла знаходити позитиви?

Точність - наскільки правдоподібна модель, коли вона каже, що екземпляр є позитивним?

— peace_within_reach
джерело

1

Я створив інтерактивну таблицю плутанини, щоб допомогти мені зрозуміти різницю між цими термінами: http://zyxue.github.io/2018/05/15/on-the-p-value.html#interactive-confusion-table . Я розміщую посилання тут на випадок, якщо хтось може також вважати це корисним.

— зикс
джерело

0

Я використовую слово TARP, щоб запам'ятати різницю між точністю та точністю.

ТАРП: Істинно = Точність, Відносна = Точність.

Точність вимірює, наскільки близький показник до значення ІСТИНА, оскільки стандартним / прийнятим значенням є ІСТИНА.

Точність вимірює, наскільки тісні вимірювання є відносними один до одного або наскільки низький розкид між різними вимірюваннями.

Точність - це правда, точність - відносність.

Сподіваюся, це допомагає.

— Діллан Прасад
джерело