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coords()和confusionMatrix()在R中报告的灵敏度和特异度在最佳切点处不匹配

在R中，coords()和confusionMatrix()是用于评估分类模型性能的函数。它们可以帮助我们计算模型的灵敏度和特异度。

灵敏度（Sensitivity），也称为真阳性率（True Positive Rate），是指在所有实际为正例的样本中，被模型正确预测为正例的比例。它衡量了模型对正例的识别能力。

特异度（Specificity），也称为真阴性率（True Negative Rate），是指在所有实际为负例的样本中，被模型正确预测为负例的比例。它衡量了模型对负例的识别能力。

然而，当使用coords()和confusionMatrix()函数计算灵敏度和特异度时，可能会出现在最佳切点处不匹配的情况。这是因为最佳切点是根据模型的预测概率来确定的，而不是根据灵敏度和特异度。

最佳切点是使得模型在灵敏度和特异度之间取得平衡的阈值。在某些情况下，最佳切点可能无法完全匹配灵敏度和特异度的要求。这可能是由于数据集的特点、模型的选择或其他因素导致的。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

调整分类阈值：可以尝试调整分类阈值，以平衡灵敏度和特异度。通过改变阈值，可以使得模型更加关注灵敏度或特异度，从而达到更好的匹配。
使用其他评估指标：除了灵敏度和特异度，还可以使用其他评估指标来评估模型的性能，例如准确率、F1分数等。这些指标可以提供更全面的模型性能评估。
考虑模型的局限性：在评估模型性能时，需要考虑模型的局限性。模型可能在某些情况下表现良好，但在其他情况下表现不佳。因此，需要综合考虑多个指标和实际应用场景来评估模型的性能。

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): 在真实值是正例的所有结果中，模型预测对的比重特异度(Specificity): 在真实值是负例的所有结果中，模型预测对的比重 ?...我们的案例的准确率达到88%。从以上两个表中可以看出，精确率较高，而真负率较低。灵敏度和特异度也一样。这主要是由我们选择的阈值驱动的。如果我们降低阈值，这两对完全不同的数值会更接近。...一般来说，我们关心的是上面定义的指标其中之一。例如，在一家制药公司，他们会更关注最小的错误正类诊断。因此，他们将更加关注高特异度。另一方面，损耗模型更关注灵敏度。混淆矩阵通常只用于类输出模型。 2....因此，对于每个灵敏度，我们得到不同的特异度。两者的变化如下： ? ROC曲线是灵敏度和(1-特异度)之间的曲线。(1-特异性)也称为假正率，灵敏度也称为真正率。以下我们案例对应的ROC曲线。 ?...以阈值为0.5为例，下面是对应的混淆矩阵： ? 你可以看到，这个阈值的灵敏度是99.6％，(1-特异性)约为60％。这一对值在我们的ROC曲线中成为一个点。

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") 最佳截点是0.205，特异度是0.806，敏感度是0.634。...cutoff cutoff包中的roc函数也可以用于确定二分类数据ROC曲线的最佳截点，这个R包还可以用于连续性变量最佳截点的计算，之前专门介绍过： library(cutoff) ## ## Attaching...数值输出包括有关最佳切点的信息，包括选择最佳值的方法，以及最佳切点的数量（在某些情况下可能有多个值）和最佳切点及其准确性度量的估计值。...画出来的图也是和pROC一样的： plot(oc_youden) 除此之外，这个包还可以指定协变量，还可以使用最大化敏感度/特异度等指标确定最佳截点，大家可以去查看帮助文档。...cutpointr cutpointr是一个用于整洁计算“最佳”切点的R包。它支持多种计算切点的方法，并包括几个可以通过选择切点来最大化或最小化的度量标准。

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这使得promer能够鉴定在DNA水平上可能不保守的保守蛋白质序列的区域，并因此使其具有比nucmer更高的灵敏度。...注意，灵敏度的增加将导致大量输出高度相似的序列，因此建议仅当输入序列太分散难以产生合理数量的nucmer输出时才使用promer。...MUMmer使用由于MUMmer有一个主程序和4个主流程，因此决定每种情况下最佳的MUMmer比对程序十分重要。...在脚本里添加-D后的align文件给出了gap处的碱基差异，如下所示： ④较相似序列的比对，run-mummer1和run-mummer3更多地关注两个序列之间的区别，而nucmer关注的是什么是相同的...使用show-coords脚本可以将delta文件转换为易读的匹配坐标： MUMmer4.0/bin/show-coords -r 1171_142.delta > 1171_142.coords 其中

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让机器“读懂”放射学报告

在Qure，我们建立了深度学习模型来检测放射影像中的异常。这些模型需要大量的标记数据来学习诊断异常。因此，我们从医院和门诊放射中心收集了一个大型数据集。这些数据集包含相关的临床放射学报告。...与基于ML的方法相比，基于规则的NLP系统具有多重优势： 1.临床知识可以手动合并到基于规则的NLP系统中。然而，在基于ML的NLP系统中捕获这些知识，需要大量的注释。...因此，我们在手动读取大量报告后构建了一组规则来捕获这些变化。其中，我举两种常见的规则类型例子： 1.发现检测在报告中，同样的发现可以用几种不同的格式来记录，这些包括同义词的定义。...结果：我们在一个数据集上测试了我们的算法，其中包含1878份头部 CT 扫描的临床放射学报告。我们手动阅读所有的报告用来创造最佳标准。我们用灵敏度和特异性作为评价指标。所得结果如下表所示。...他们报告的平均敏感度和平均特异度分别为0.9025和0.9172。在评估的目标结果相同的情况下，我们使用基于规则的NLP算法，报告的平均敏感度和平均特异度分别为0.9841和0.9956。

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笔记︱风控分类模型种类（决策、排序）比较与模型评估体系（ROCginiKSlift）

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