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Vidéo: Comment calculer un taux de faux positifs ?
2024 Auteur: Michael Samuels | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-18 09:27
Calculs associés
- Taux de faux positifs (α) = erreur de type I = 1 − spécificité = FP / (FP + TN) = 180 / (180 + 1820) = 9%
- Taux de faux négatifs (β) = erreur de type II = 1 − sensibilité = FN / (TP + FN) = 10 / (20 + 10) = 33%
- Puissance = sensibilité = 1 − β
De plus, comment est défini le taux de faux positifs ?
En statistique, lors de l'exécution de comparaisons multiples, un faux positif rapport (également connu sous le nom de retombées ou fausse alarme ratio) est la probabilité de rejeter à tort l'hypothèse nulle pour un test particulier. Les taux de faux positifs (ou " taux de fausses alarmes ") se réfère généralement à l'espérance de la faux positif rapport.
Sachez également, qu'est-ce qu'un test faussement positif ? En médecine essai , et plus généralement en classification binaire, un faux positif est une erreur dans la déclaration des données dans laquelle un résultat du test indique à tort la présence d'une affection, telle qu'une maladie (le résultat est positif ), alors qu'en réalité il n'est pas présent, alors qu'un faux négatif est une erreur dans laquelle un résultat du test
Par conséquent, qu'est-ce qu'un exemple faux positif?
Faux positif : résultat qui indique qu'une condition donnée est présente alors qu'elle ne l'est pas. Un Exemple d'un faux positif serait si un test particulier conçu pour détecter le cancer positif résultat, mais la personne n'a pas de « cancer ».
Qu'entend-on par vrai positif ?
UNE vrai positif est un résultat où le modèle prédit correctement la positif classer. De même, un vrai négatif est un résultat où le modèle prédit correctement la classe négative. Et un faux négatif est un résultat où le modèle prédit de manière incorrecte la classe négative.
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