Download free for 30 days
Sign in
Upload
Language (EN)
Support
Business
Mobile
Social Media
Marketing
Technology
Art & Photos
Career
Design
Education
Presentations & Public Speaking
Government & Nonprofit
Healthcare
Internet
Law
Leadership & Management
Automotive
Engineering
Software
Recruiting & HR
Retail
Sales
Services
Science
Small Business & Entrepreneurship
Food
Environment
Economy & Finance
Data & Analytics
Investor Relations
Sports
Spiritual
News & Politics
Travel
Self Improvement
Real Estate
Entertainment & Humor
Health & Medicine
Devices & Hardware
Lifestyle
Change Language
Language
English
Español
Português
Français
Deutsche
Cancel
Save
Submit search
EN
Uploaded by
ayatsuka
PPTX, PDF
1,625 views
感度・特異度・再現率など
感度や特異度など、予測や自動分類の評価指標について簡潔に
Science
◦
Read more
3
Save
Share
Embed
Embed presentation
Download
Download to read offline
1
/ 20
2
/ 20
3
/ 20
4
/ 20
5
/ 20
6
/ 20
7
/ 20
8
/ 20
9
/ 20
10
/ 20
11
/ 20
12
/ 20
13
/ 20
14
/ 20
15
/ 20
16
/ 20
17
/ 20
18
/ 20
19
/ 20
20
/ 20
More Related Content
PDF
COSMIN 尺度開発研究の質の評価(2018)井上和哉 発表(各指標特性の基準等)
by
Kazuya Inoue
PDF
バリデーション研究の入門
by
Yasuyuki Okumura
PPT
「診断精度研究のメタ分析」の入門
by
yokomitsuken5
PDF
Diag test.shiraishi.2
by
Atsushi Shiraishi
PDF
診断研究メタアナリシス報告事例
by
Takashi Fujiwara
PDF
2015年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2015. 10. 14)
by
Akira Asano
PDF
2015年度春学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2015. 4. 23)
by
Akira Asano
PDF
検査の特性と使い分け
by
Izumi Mihashi
COSMIN 尺度開発研究の質の評価(2018)井上和哉 発表(各指標特性の基準等)
by
Kazuya Inoue
バリデーション研究の入門
by
Yasuyuki Okumura
「診断精度研究のメタ分析」の入門
by
yokomitsuken5
Diag test.shiraishi.2
by
Atsushi Shiraishi
診断研究メタアナリシス報告事例
by
Takashi Fujiwara
2015年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2015. 10. 14)
by
Akira Asano
2015年度春学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2015. 4. 23)
by
Akira Asano
検査の特性と使い分け
by
Izumi Mihashi
Similar to 感度・特異度・再現率など
PDF
アジャイルなテストの見積もりと計画作り
by
kyon mm
PDF
分類分析 (taxometric analysis)
by
Yoshitake Takebayashi
PDF
2014年度春学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2014. 4. 24)
by
Akira Asano
PDF
組み合わせテストの設計(PictMaster勉強会) 2008年7月17日
by
Keizo Tatsumi
PPTX
6診断精度のメタアナリシス
by
SR WS
PDF
診断研究のメタアナリシスをやってみる(みたい)。
by
Takashi Fujiwara
PDF
内容的妥当性,構造的妥当性と仮説検定の評価
by
Yoshitake Takebayashi
PPTX
Rで学ぶデータサイエンス第1章(判別能力の評価)
by
Daisuke Yoneoka
PDF
臨床的有意性の書き方
by
Yasuyuki Okumura
PPTX
Protein-Protein Interaction Prediction
by
Masahito Ohue
PPTX
20161106予測指標の作り方当日1031 配布版
by
SR WS
PDF
One Class SVMを用いた異常値検知
by
Yuto Mori
PPTX
STARD2015に学ぶ「診断精度の分析」の書き方
by
Yoshitake Takebayashi
PDF
2020年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計と感度・特異度,データの可視化 (2020. 10. 6)
by
Akira Asano
PDF
2013年度秋学期 統計学 第3回「クロス集計とデータの可視化」
by
Akira Asano
PDF
2014年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2014. 10. 8)
by
Akira Asano
PDF
書き方V1.4
by
Shinji Yamagata
PDF
Way of Experiment & Evaluation
by
Tatsuya Coike
PDF
Data collection(データー集計 )
by
Watanabe Carcass
PDF
2007 IEEE ICDM DMC task1 result
by
Taiga Nomi
アジャイルなテストの見積もりと計画作り
by
kyon mm
分類分析 (taxometric analysis)
by
Yoshitake Takebayashi
2014年度春学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2014. 4. 24)
by
Akira Asano
組み合わせテストの設計(PictMaster勉強会) 2008年7月17日
by
Keizo Tatsumi
6診断精度のメタアナリシス
by
SR WS
診断研究のメタアナリシスをやってみる(みたい)。
by
Takashi Fujiwara
内容的妥当性,構造的妥当性と仮説検定の評価
by
Yoshitake Takebayashi
Rで学ぶデータサイエンス第1章(判別能力の評価)
by
Daisuke Yoneoka
臨床的有意性の書き方
by
Yasuyuki Okumura
Protein-Protein Interaction Prediction
by
Masahito Ohue
20161106予測指標の作り方当日1031 配布版
by
SR WS
One Class SVMを用いた異常値検知
by
Yuto Mori
STARD2015に学ぶ「診断精度の分析」の書き方
by
Yoshitake Takebayashi
2020年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計と感度・特異度,データの可視化 (2020. 10. 6)
by
Akira Asano
2013年度秋学期 統計学 第3回「クロス集計とデータの可視化」
by
Akira Asano
2014年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2014. 10. 8)
by
Akira Asano
書き方V1.4
by
Shinji Yamagata
Way of Experiment & Evaluation
by
Tatsuya Coike
Data collection(データー集計 )
by
Watanabe Carcass
2007 IEEE ICDM DMC task1 result
by
Taiga Nomi
More from ayatsuka
PPTX
いろいろな暈 (Variety of Ice Halos)
by
ayatsuka
PDF
最大公約数に関するささやかな知見
by
ayatsuka
PDF
二次元コードをフラクタルにしてみた話
by
ayatsuka
PDF
主虹と副虹の色の順序について
by
ayatsuka
PPTX
Bad UI ハンティング
by
ayatsuka
PDF
The Cheshire Cat
by
ayatsuka
PPTX
これもあれ? - 2D Moire Patterns
by
ayatsuka
PDF
GhostTweet
by
ayatsuka
PDF
プレゼンテーション=主題✕情報デザイン
by
ayatsuka
PDF
Out of "Order" ~計算量の普通は気にしない部分の話
by
ayatsuka
PPTX
主虹と副虹の色の順序について ver.2
by
ayatsuka
PDF
天球に42度の円を描く
by
ayatsuka
いろいろな暈 (Variety of Ice Halos)
by
ayatsuka
最大公約数に関するささやかな知見
by
ayatsuka
二次元コードをフラクタルにしてみた話
by
ayatsuka
主虹と副虹の色の順序について
by
ayatsuka
Bad UI ハンティング
by
ayatsuka
The Cheshire Cat
by
ayatsuka
これもあれ? - 2D Moire Patterns
by
ayatsuka
GhostTweet
by
ayatsuka
プレゼンテーション=主題✕情報デザイン
by
ayatsuka
Out of "Order" ~計算量の普通は気にしない部分の話
by
ayatsuka
主虹と副虹の色の順序について ver.2
by
ayatsuka
天球に42度の円を描く
by
ayatsuka
感度・特異度・再現率など
1.
マスター タイトルの書式設定 技術研究所 2017年5月5日(金) 感度・特異度・再現率など 予測や自動分類の評価指標 綾塚 祐二
2.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 1 分類・予測 • 検査・分類したい対象がいくつかあって、それらを 簡単に判別・分類したいとします • 分類は「問題なし」と「問題あり」の 2種類とします 特定の病気の、あるいは種類は問わず病気の有無 –良品か、不良品か –本物か、偽物か 辛 たとえば、見た目は 同じなのに「激辛」 が混じっている飴玉
3.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 2 たとえば • たくさんのふつうの飴玉の中に、いくつか「激辛」 の飴玉が混ざっているとします 辛 辛 辛 辛 辛 辛 辛 辛
4.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 3 たとえば • 見た目ではまったく区別がつきません
5.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 4 「予測モデル」 • 何らかの方法 (= 予測モデル) で、飴玉を舐めずに 辛いか否かを推定したとします ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
6.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 5 「陽性」「陰性」 • 予測モデルで「辛い」と判定されたものを「陽性」 それ以外を「陰性」と呼びます ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 陽性 陰性 陽性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陽性 陽性 陽性 陽性 陽性 陽性 陽性陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性
7.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 6 当たり・はずれ • 完璧なモデルでないかぎり「当たり」「はずれ」が あります 辛 辛 辛 辛 辛 辛 辛 辛 陽性 陰性 陽性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陽性 陽性 陽性 陽性 陽性 陽性 陽性陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性
8.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 7 陽性・陰性 × 辛い・辛くない • 陽性か陰性かで 2パターン、それぞれ本当に辛いか 辛くない (甘い) かの 2パターン、計 4パターンに分 かれます 辛陽性 辛陰性 辛 陰性 陽性 甘 陽性 陰性
9.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 8 真陽性・真陰性、偽陽性・偽陰性 • 陽性であるべきものが「陽性」→ 真陽性 • 陽性であるべきものが「陰性」→ 偽陰性 陽性 陰性 辛 甘 真陽性 偽陽性 真陰性偽陰性 真 = 当たり 偽 = はずれ
10.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 9 偽陽性・偽陰性 • 偽陽性: 辛くないのに「辛い」と判定 • 偽陰性: 辛いのに「辛くない」と判定 陽性 陰性 辛 甘 偽陽性 偽陰性
11.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 10 モデルの分類(予測) 精度の指標 • 正確度 (accuracy)、感度 (再現率、recall)、特異度 (specificity)、 適合度 (精度、precision) など 注目点の違う指標がいろいろ ある 陽性 陰性 辛 甘 真陽性 偽陽性 真陰性偽陰性
12.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 11 正確度 accuracy • 全体の「当たり」「はずれ」の割合 陽性 陰性 辛 甘 真陽性 偽陽性 真陰性偽陰性 全体 (の数) 真陽性 真陰性+
13.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 12 感度、再現率 recall • 「問題あり」を見逃さない割合 ※全部を「陽性」と言えば 100%になる 陽性 陰性 辛 甘 真陽性 偽陽性 真陰性偽陰性 真陽性 真陽性 偽陰性+ 「辛」の数
14.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 13 特異度 specificity • 「問題なし」を捨てない (問題ありとしない) 割合 陽性 陰性 辛 甘 真陽性 偽陽性 真陰性偽陰性 偽陽性 真陰性+ 「甘」の数 真陰性
15.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 14 適合度 (適合率)、精度 precision • 「陽性」と判定したものが正解である割合 陽性 陰性 辛 甘 真陽性 偽陽性 真陰性偽陰性 真陽性 偽陽性+ 「陽性」の数 真陽性
16.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 15 例 • 先程のこれだと…? 辛 辛 辛 辛 辛 辛 辛 辛 陽性 陰性 陽性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陽性 陽性 陽性 陽性 陽性 陽性 陽性陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性 陰性
17.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 16 例 陽性 陰性 辛 甘 真陽性: 6 偽陽性: 3 真陰性: 14偽陰性: 2 感度: 6 6 + 2 = 75% 正確度: 6 + 14 25 = 80% 特異度: 14 3 + 14 = 82% 適合度: 6 6 + 3 = 67%
18.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 17 例: ちょっと陽性を出やすくしてみた 陽性 陰性 辛 甘 真陽性: 7 偽陽性: 5 真陰性: 12偽陰性: 1 感度: 7 7 + 1 = 88% 正確度: 7 + 12 25 = 76% 特異度: 12 5 + 12 = 71% 適合度: 7 7 + 5 = 58% 正確度は下がるが 見逃しは減る (+1) (-1) (+2) (-2)
19.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 18 例: 全部「陽性!」としてしまうと… 陽性 陰性 辛 甘 真陽性: 8 偽陽性: 17 真陰性: 0偽陰性: 0 感度: 8 8 + 0 =100% 正確度: 8 + 0 25 = 32% 特異度: 0 17 + 0 = 0% 適合度: 8 8 + 17 = 32% バランス、大事
20.
マスター タイトルの書式設定 All Rights
Reserved. Copyright ⓒ CRESCO LTD. 19 まとめ 全体 (の数) 真陽性 真陰性+ 正確度 accuracy 全体の当たり/はずれ 真陽性 真陽性 偽陰性+ 「問題あり」の数 感度、再現率 recall 「問題あり」を見逃さない割合 偽陽性 真陰性+ 「問題なし」の数 真陰性 特異度 specificity 「問題なし」を捨てない 真陽性 偽陽性+ 「陽性」の数 真陽性 適合度、精度 precision 「陽性」の信頼度
Download