本篇我们来看下医学假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 近日来，新冠肺炎核酸检测“假阴性”引起了关注。所谓的假阴性，就是患者是新型冠状病毒感染者，但是核酸没检测出来，报告阴性。...本篇我们来看下假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 这里的“真或假”其实就是指（医学上）检测正确或错误，（机器学习中）预测正确或错误。...，导致误判为有病 TN（真阴性）： 本身无病，并且检测/预测正确 那么像这种在机器学习中来判断预测值为阳性（1），阴性（0）的问题是典型的二元分类问题。...可以看到，这些指标是使用真阳性/TP(人有糖尿病，预测为糖尿病)、真阴性/TN(人没有糖尿病，预测不是糖尿病)、假阳性/FP(人没有糖尿病但预测为糖尿病)和假阴性/FN(人有糖尿病但预测不是糖尿病)来计算的...FP） 召回率：我们发现了多少阳性病例，即样本中的正例有多少被预测正确了： Recall= TP /（TP + FN） F1分数：又称平衡F分数（balanced F Score），它被定义为精确率和召回率的调和平均数
1、“假值”总共只有6个： false，undefined，null，0，""（空字符串），NaN 除此之外的所有值，都是“真值”，即在逻辑判断中可以当true来使用 用代码表示： if(false&&...undefined&&null&&0&&""&&NaN){ console.log('其中有真值'); }else{ console.log('全部都是假值'); } //全部都是假值...2、对于空数组和空对象的疑惑 疑惑来源：用空数组和空对象进行if语句判断为true，但是空数组和true进行==运算时，返回的是false 用代码表示： if([]){ console.log(...console.log('空数组等于true'); }else{ console.log('空数组等于false');//空数组等于false } 为什么空数组转化为布尔值是true，而下面和true...事实上，所有的object转型到Boolean，都是true，[ ]和{ }都是对象。
这里出现了一个很关键的事情，那就是：真性和假性是之于预测结果来说的，但真率和假率是之于真实样本量来说的!!! 因此真阳性样本量 + 假阳性样本量等于预测样本量，但真阳性率 + 假阳性率不等于 1。...同理，因为真率和假率是之于真实样本量的，所以真阳性率 + 假阴性率 = 1, 假阳性率 + 真阴性率 = 1。...当测试值是最小值的时候，所以样本都是真值，预测全是阳性，所以真阳性率 (敏感度) 是 100%, 而没有假值，所以真阴性率 (特异度) 是 0%, 所以假阳性率 (1-真阴性率/1-特异度) 是 100%....当测试值是最大值的时候，所以样本都是假值，预测全是阴性，所以真阳性率 (敏感度) 是 0%, 而没有真值，所以真阴性率 (特异度) 是 100%, 所以假阳性率 (1-真阴性率/1-特异度) 是 0%...绘制方式r 代码具体参观公众号"医学和生信笔记"的 "ROC 曲线最佳截点", 这个公众号有挺多干货的，而且免费。
0为H0为真的次数，R为拒绝H0的次数。 I型错误或假阳性错误：?=0时判断结果为?≠0，发生V次。 II型错误或假阴性错误：?≠0时判断结果为?=0，发生T次。...假阳性率FPR(False positive rate)：误报率，将阴性结果(?=0)称为阳性的概率， 。...FDR(False Discovery Rate)：所有判断结果为阳性的次数中，判断错误（假阳性）的比例 。 如果P值计算正确，所有P值小于?时被称为阳性，假阳性率FPR即 =?。...优点：便于计算，犯I型错误的概率很小； 缺点：过于保守，犯II型错误的概率（假阴性率）增大，很多阳性结果无法被检测出来。 ...没有校正，查看小于0.05的P值的数量： sum(pValues < 0.05) [1] 51 实际上所有数据集中变量x和y是不相关的，但仍有51个数据集得到x与y相关的结论，即有51个假阳性结果。
-R 主张?≠0 V S R 总计 ?0 ?-?0 ? I型错误或假阳性错误(V为发生的次数)：参数?=0时主张?≠0。II型错误或假阴性错误(T为发生的次数)：参数?≠0时主张?=0。...假阳性率(False positive rate, FPR)：误报率，将“阴性”的错误结果(?=0)称为“阳性”的概率，E[V/?0]。...FDR (False Discovery Rate) ：所有主张“阳性”的次数中，错误主张（假阳性）所占的比例E[V/R]。 目的：控制假阳性率FPR 如果正确计算了P值，所有P值小于?...优点：计算简单，犯I型错误的概率很小； 缺点：过于保守，犯II型错误的概率（假阴性率）增大，很多阳性结果无法被检测出来。...没有校正，查看小于0.05的P值的数量： sum(pValues < 0.05) [1] 51 实际上所有数据集中变量x和y是不相关的，但仍有51个数据集得到x与y相关的结论，即有51个假阳性结果。
最大化精度将最小化假阳性错误，而最大化召回将最小化假阴性错误。 的F值被计算为的精确度和召回的调和平均，每一种有相同的加权。...image.png 当准确率和召回率都很重要，但需要侧重其中一个时，例如当假阴性比假阳性更重要时，或者相反时，Fbtea将会是一个很有用的指标。...，特别是像真阳性和假阴性这样的术语。...%.3f, f=%.3f' % (p, r, f)) 运行该示例，我们可以看到在最坏情况下的 F 度量中没有任何精度或召回率。...它具有提高精确率的重要性和降低召回率的重要性的效果。如果最大化精确率最小化假阳性且最大化召回率最小化假阴性，那么F0.5 度量更关注最小化假阳性而不是最小化假阴性。
错误类型 二元预测： 决策类型：真阳性、假阳性、真阴性、假阴性。...关键指标： ・灵敏度：真阳性/（真阳性+假阴性） ・特异性：真阴性/（假阳性+真阴性） ・阳性预测值：真阳性/（真阳性+假阳性） ・阴性预测值：真阴性/（假阴性+真阴性） ・准确性：（真阳性+真阴性...）/（真阳性+假阳性+真阴性+假阴性） 连续数据： 均方误差（Mean squared error，MSE）： 均方根误差（Root mean squared error，RMSE）： 常见错误指标...： MSE/RMSE 用于连续型数据，对离群点敏感 中值绝对偏差 取观测值和预测值之间的距离的绝对值的中位数，用于连续型数据 灵敏度 减少假阴性 特异性 减少假阳性 准确性 对假阳性、假阴性平均加权 一致性...表1 不同R包中的机器学习算法的预测函数 算法类型 R包 predict()函数语法 lda MASS predict(obj)(不需设置选项) glm stats predict(obj, type
也叫假阴性。 FP：False Positive,被判定为正样本，但事实上是负样本。也叫假阳性。 TN：True Negative,被判定为负样本，事实上也是负样本。也叫真阴性。...公式：P = TP / (TP + FP) Recall：查全率，即在检索结果中真正正确的个数，占整个数据集（检索到的和未检索到的）中真正正确个数的比例 公式：R = TP / (TP + FN) F...公式：F = 2 * P * R / (P + R) 例1 有个班级，有50个男生，30个女生。 有个人猜测这个班有20个女生，事实上他所猜测的这20个女生中，有15个真的是女生，另5个是男生。...则： P = 15 / 20 = 75% R = 15 / 30 = 50% F = 2 * 75% * 50% / (75% + 50%) = 60% 四、真阳性率/真阴性率/假阴性率/假阳性率 真阳性率.../ (FP + TN) 阳性似然比 = 真阳性率 / 假阳性率 = 灵敏度 / (1 - 特异度) 阴性似然比 = 假阴性率 / 真阴性率 = (1 - 灵敏度) / 特异度 Youden（约登）指数
四个基本概念 TP、True Positive 真阳性：预测为正，实际也为正 FP、False Positive 假阳性：预测为正，实际为负 FN、False Negative 假阴性：预测与负...然后看假阳性，假阳性的定义是“预测为正，实际为负”，就是预测为某个类，但是实际不是。对类A而言，FP个数为0，我们预测之后，把1和2分给了A，这两个都是正确的，并不存在把不是A类的值分给A的情况。...类B的FP是2，”3″和”8″都不是B类，但却分给了B，所以为假阳性。类C的假阳性个数为2。...最后看一下假阴性，假阴性的定义是“预测为负，实际为正”，对类A而言，FN为2，”3″和”4″分别预测为B和C，但是实际是A，也就是预测为负，实际为正。对类B而言，FN为1，对类C而言，FN为1。...700，FP假阳性为300，FN假阴性为700。
其实也没有定论，有钱多多益善。只是需要知道 重复少时，发现的差异基因会有不少假阴性，获得不了结果时，可尝试加测一些，可获得更稳定的结果。 重复少时，抽样随机性大。...作者从所有生物重复中随机抽取2组、3组、4组…生物学重复，分别计算差异基因，发现： 差异基因的数目整体与生物重复数量正相关。...虚线代表假阳性率，近乎一条直线，说明edgeR的假阳性率控制的还是比较好的，比较低，且不受生物重复数影响。如果筛选阈值比较高，比如4倍差异（T=2）时，较低的重复数即可获得较高的真阳性率。...图C则是图B的另一种展现，横轴是筛选倍数阈值 (T=|Log2(FC)|)。蓝色虚线代表3个生物重复条件下的假阳性率，在常规筛选标准2倍差异(T=1)时，假阳性率已趋近于0。...图D展示了真阳性、真阴性 (非金标准差异基因定义为真阴性（无差异）基因)、假阳性、假阴性基因数目随生物重复数的变化。生物重复越多，漏掉的差异基因（假阴性基因）越少。
准确率 顾名思义，就是模型预测准确的概率，预测准确包含了真阳性和真阴性两种情况，对应的公式如下 ? 2. 精确率 精确率，又叫做查准率，指的是模型预测为正的样本中实际情况也为正的概率，公式如下 ?...在PR-R曲线中，存在一个平衡点的概念，即Break-Even Point, 简称BEP，在该点处，查准率=召回率。..., 称之为假阳性率，描述的是实际为负的样本中，模型预测为正的概率。...假阳性率又等价于1 - 特异性。 对于真阳性率和假阳性率而言，这两个指标都是基于实际样本中正和负两部分的数目单独分开定义的，所以无论实际样本正负分布的比例有多么不均衡，都不会影响这两个指标的计算。...ROC曲线就是以这两个指标为轴进行绘制的，其中横轴为假阳性率，纵轴为真阳性率，图示如下 ?
二元分类问题可以获得 True Positive（TP，真阳性）、False Positive（FP，假阳性）、 False Negative（FN，假阴性） 和 True Negative（TN，真阴性...所以只要出现“阳性”关键字就表示结果为患病，此外，阳性也分为真阳性和假阳性，从名称就可以看出：真阳性表示确确实实的阳性，也就是说实际为阳性（患病），预测也为阳性（患病）；假阳性表示不真实的阳性，也就是说实际为阴性...真阴性和假阴性也可以按照上面的方式来简单理解。 ? 很明显，这里的 TP=5，FP=2，FN=4，TN=4。...普及一些基本概念：有时候“阳性”、“真”、“正类”、“1” 指的是一回事，“阴性”、“假”、“负类”、“0”指的也是一回事。...现实中，我们画出的 ROC 曲线多数都是不光滑的。 来看下 ROC 曲线中的几个特殊点和特殊的线。
序列，采用ART工具模拟出双端测序的reads作为阴性对照 mixed dataset,该数据集就是将以上两种阳性和阴性数据合并 real dataset，该数据集来自SRA数据库中其他环状RNA研究团队提供的真实测序数据...基于阳性和混合数据集来评估不同软件的精确度和灵敏度，软件的性能用ROC曲线来进行展示，如下所示 ?...可以看到，基于这两个数据集，KNIFE这款软件的综合性能更好。基于阴性数据集来评估软件的假阳性率，结果如下所示 ?...可以看到，除了NCLScan外，其他软件都有一定比例的假阳性存在，其中MapSplice, CIRCexplorer, DCC这三款软件的假阳性率是比较低的。...为了更加准确的反应软件的性能，采用了真实数据集进行评估，其中真实数据集又分为了RNase R酶处理和未处理两种条件，可以用于比较软件对于不同实验条件的敏感性，结果如下所示 ?
这些通过真阳性（TP,true positives）、真阴性（TN,true negatives）、假阳性（FP,false positives）、假阴性（FN,false negatives）等术语来表示...： 真阳性 = 全部实例正确推断为正 真阴性 = 全部实例正确推断为负 假阳性 = 全部实例错误推断为正 假阴性 = 全部实例错误推断为负 在一个异常检测的典型案例中，我们试图将假阴性最小化——比如，忽略一笔虚假交易...精准度 = 真阳性/(真阳性+假阳性) 查全率 = 真阳性/(真阳性+假阴性) 要注意精准度不利于假阳性，而查全率不利于假阴性。一个从不推测出虚假信息的模型查全率为零，而精准度则未知。...因为假阳性率——FPR的基础——很大程度上是基于数据集中的阴性实例数量（如假阳性+真阴性），使得在假阳性实例数量庞大的情况下FPR仍然很小。...受试者工作特征曲线 = 假阳性/(假阳性+真阴性) 相反，错误发现率（FDR）有助于更好理解假阳性实例对于异常检测模型的影响： 错误发现率 = 1 – 精准度 = 假阳性/(真阳性+假阳性) ?
闲谈： 刚开始学习SIEM、态势感知这类产品的时，翻阅老外们的文章总是谈什么真阳性，假阳性告警、告警疲劳，当时在国内资料中没找到很合理的解释，慢慢就淡忘这件事了。...由于现象一和二间接导致不如直接监控安原来全设备，但是推动SIEM建设又不得不用SIEM，导致陷入死循环。误报： 既然聊到告警疲劳，肯定要涉及到误报。...真阴性（True Negative），系统没有检测到真实存在的攻击。即告警判断为正常告警。伪阴性（False Negative），系统检测不到真实存在的攻击。即告警误判为正常告警。...以上为国外的概念，是不是听的云里雾里。如果结合新冠来理解呢？ 即：真阳性：检测到感染新冠，并且真的感染，小阳人。（真实攻击行为。）假阳性：检测感染新冠，其实并未感染，假阳人。...（漏报攻击行为，或检测到攻击失败但实际上已经攻击成功） 理论上说，优秀的安全建设通过长期运营，真阳性告警应该最少，大部分为真阴性告警。不存在伪阴性告警，假阳性告警特别少。
通过比较已知的标签和预测类别为每个数据点进行划分，结果可以分为四个类别： 真阳性（TP），预测类别和标签均为阳性； 真阴性（TN），预测类别和标签均为阴性； 假阳性（FP），预测类别为阳性但标签为阴性；...假阴性（FN），预测类别为阴性但标签为阳性。...精度和召回率是评估用例不平衡数据的训练模型的较好指标。 精度 精度定义为真阳性数除以真阳性数加上假阳性数的和。精度表明当模型的预测为阳性时，模型正确的概率。...召回率 召回率是一个很好的指标，可用于假阴性较高的情况。召回率的定义是真阳性数除以真阳性数加上假阴性数的和。 F1度量 F1度量或F1分数是精度和召回率的调和平均值或加权平均值。...它是评估多类别分类器的常用性能指标。在类别分布不均的情况下，这也是一个很好的度量。最好的F1分数是1，而最差的分数是0。一个好的F1度量意味着你有较低的假阴性和较低的假阳性。
假阳性是指模型错误地将负类实例预测为正类实例的情况，而假阴性则是指模型错误地将正类实例预测为负类实例的情况。在评估模型性能时，区分假阳性和假阴性是非常重要的，因为它们对模型的性能有着不同的影响。...它实际上是准确率和召回率的调和平均值，将这两个指标合并为一个单一的分数，从而提供了一种同时考虑假阳性和假阴性的评估方式。 在许多实际应用中，我们往往需要在准确率和召回率之间做出权衡。...马修斯相关系数（MCC） MCC（Matthews 相关系数）是一个在二元分类问题中使用的度量值，它为我们提供了一种综合考虑了真阳性、真阴性、假阳性和假阴性关系的评估方式。...它不仅关注模型正确预测正样本的能力（即真阳性），还关注模型正确预测负样本的能力（即真阴性）。同时，MCC也将假阳性和假阴性纳入考量，从而更全面地评估模型的性能。...马修斯相关系数（MCC）：一个综合考虑了真阳性、真阴性、假阳性和假阴性关系的度量值，提供了二元分类质量的平衡度量。
换句话说，它是测试正确识别出的阳性结果（真阳性）占所有实际阳性样本（真阳性+假阴性）的比例。如果一个测试的敏感性很高，那么它错过真正的阳性结果（即产生假阴性结果）的可能性就很小。...特异性：也被称为真阴性率，是指测试对疾病阴性个体的识别能力。换句话说，它是测试正确识别出的阴性结果（真阴性）占所有实际阴性样本（真阴性+假阳性）的比例。...如果一个测试的特异性很高，那么它错误地将阴性样本识别为阳性（即产生假阳性结果）的可能性就很小。 在理想情况下，我们希望一个测试的敏感性和特异性都能达到100%，但在实际情况中，这两者往往需要进行权衡。...ROC曲线的左上角（即FPR=0，TPR=1）表示理想的分类模型，该模型能够在没有产生任何假阳性的情况下，完全正确地识别出所有的阳性样本。...具体来说，AUC可以被解释为：在随机选取一个阳性样本和一个阴性样本的情况下，分类模型将阳性样本的得分排在阴性样本之前的概率。
下面是预测结果的四种类型： TN/ True Negative：样本阴性，也被预测为阴性 TP/ True Positive：样本阳性，也被预测为阳性 FN/ False Negative：样本阳性，但被预测为阴性...用随机的子集验证模型（交叉验证）。 可以去Wikipedia查阅更多信息。 Q10, 假阳性结果太多和假阴性结果太多，哪个更好？解释。 由Devendra Desale回答。...这取决于我们要解决的问题的领域。 在医疗测试中，假阴性结果可能会为医生、病人提供误导信息，认为病症已不存在，但事实上并非如此。这可能导致对病人和某一类疾病的治疗不足，或不正确的疗法。...因此，在此类情况下假阳性多更好。 对于过滤垃圾邮件，假阳性结果会导致过滤系统把合法的电子邮件归类为垃圾邮件，阻止此类邮件送达。...在大多数垃圾邮件过滤系统都能过滤掉相当一部分的垃圾邮件的时候，确保不产生假阳性判断是用户更加需求的功能。在这种情况下，增加假阴性比假阳性好。
作者通过优化检测方法重新核验了部分已发表的DNA修饰数据（包括Eric Greer 本人2015年在Cell上发表的线虫6mA数据[2]），发现已有的研究报道中确实存在假阳性结果，而由此得出的生物学推论也需要更谨慎的论证...鉴于SMRTseq可实现碱基精度的数据比对，它已被广泛应用于后生生物基因组中6mA图谱的绘制[7, 8]，不过它也显示出了假阳率高、信噪比低等问题。...为了检验其准确性，作者对所有样本做了UHPLC-MS/MS处理的平行对照，结果再次暴露了SMRTseq假阳性高的缺点。大部分样品的SMRTseq结果较UHPLC-MS/MS均出现了量级的差异。...新分析结果显示，X染色体以及外显子上几乎没有6mA和4mC，但却在内含子上有富集（之前的结果认为6mA在这些区域上都是均等分布），同时其测得的6mA和4mC绝对含量亦高出UHPLC-MS/MS结果数倍。...综上，作者认为，已报道的SMRTseq结果很可能都夸大了细菌中4mC以及真核生物中6mA和4mC的含量。 文章的最后，作者还检验了外源带有修饰的核苷酸被整合进哺乳动物DNA这一可能性。
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