在机器学习和统计学中，多分类特异性计算通常涉及对分类模型性能的深入分析。在实际应用中，了解每个类别的特异性对于改进模型至关重要。本文将详细记录我在使用 Python 计算多分类特异性时的过程和体会，包括背后的技术思考和架构设计。
## 背景定位
在医疗影像诊断中，我们使用机器学习技术对疾病进行多分类诊断。特异性（specificity）是指模型正确识别负类样本的能力，适用于多分类任务，例如在诊
数据：6个画像，每个画像中有700个标签。 解释：同一标签下不同画像对应的数据，我要对此数据做聚类， 结果展示： 后端代码显示def kmeans_img(request):
#获取前段数据
UPLOAD_ROOT=os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), 'static/img')
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2023-11-10 12:04:52
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背景无论是在进行细菌、古菌高通量测序前，还是细菌、古菌qPCR前，最纠结的问题永远是引物选择。评估引物效果最重要的两个指标是覆盖率（coverage）和特异性（specificity）。简单讲，覆盖率就是指目标引物能捕获现有数据库中靶序列的比例，比如，共有100种细菌的不同16S rRNA基因序列，某引物能扩增出其中的90种，那么该引物的覆盖率就是90%；特异性是指目标引物是否只靶标某特定类群，比
在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这个预测的三类问题的混淆矩阵如下表所示：利用混淆矩阵可以充分理解分类
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2024-08-21 09:43:14
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1.断言 Python 的断言语句是一种调试辅助功能，不是用来处理运行时错误的机制。assert 在条件为 False 的时候触发，后面的内容是报错信息。import sys
assert sys.version_info >= (3, 7), "请在Python3.7及以上环境执行"如果这个项目要求最低是 Python3.7 的环境，那么如果使用 Python3.6 来运行这个项目，就会
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2024-07-06 21:36:32
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逻辑回归是一个形式是Y=1/(1+E(-X))的函数，它的特点是：1， 当X>0，随着X增大，Y很快的接近1；2，当x<0，随着X的减小，Y很快的接近0；3，当X=0时，Y=1/2。由于逻辑回归的这种特性（在0-1之间连续），它被用来判断一个学习算法是否正确。除了正确和不正确的结果之外，使用逻辑回归的好处在于，它还能告诉你，你离正确的结果还差多少，从而引导你向正确的方向前进。因此它常常
在数据科学和机器学习领域，灵敏度（Sensitivity）和特异性（Specificity）是评估分类模型性能的重要指标。这两个概念对于如何评估模型的准确性、理解模型在实际应用中的表现尤为关键。本博文将围绕“如何解决Python相关灵敏度与特异性的问题”展开，以下是详细的解决过程。
### 问题背景
在某公司开发了一款基于Python的医疗健康应用，旨在帮助医生高效筛查患者的疾病。在开发过程中
敏感性和特异性是医学常用的评价指标。最近找到一个很好的例子来解释它。
原创
2022-12-25 10:03:06
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前言在论文阅读的过程中，经常遇到使用特异性（specificity）和灵敏度（sensitivity）这两个指标来描述分类器的性能。对这两个指标表示的含有一些模糊，这里查阅了相关资料后记录一下。基础知识考虑一个二分类的情况，类别为1和0，我们将1和0分别作为正类（positive）和负类（negative），则实际分类的结果有4种，表格如下： 从这个表格中可以引出一些其它的评价指标： - ACC
权重排行（高到低）1、行内样式（!important）2、ID选择器#id3、cla素)权重相同，定义靠后优先实例<di...
原创
2022-02-28 18:02:37
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在进行医学统计分析时，使用 R 语言来输出敏感性和特异性是一项常见的需求。这篇博文将详细记录我在这一过程中的解决方案，包括各种操作的备份策略、恢复流程、可能的灾难场景、工具链集成、迁移方案以及扩展阅读。
## 备份策略
在进行数据分析和模型开发之前，确保数据安全和可恢复性是至关重要的。我们的备份策略包括周期性备份数据和代码，确保在任何潜在数据丢失时，都能够及时恢复。
下面是一个备份流程图：
权重排行（高到低）1、行内样式（!important）2、ID选择器#id3、class、属性、伪类选择器.title, input[type="text"], :hover4、类型和伪元素选择器div, ::before权重向量(0, 0, 0, 0)(行内样式，ID选择器，class/属性/伪类选择器/，类型/伪元素)权重相同，定义靠后优先实例<di...
原创
2021-07-12 10:25:11
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python利用XGboost模型预测数据灵敏度特异性
随着数据科学的发展，XGBoost作为强大的机器学习算法，越来越多地被应用于各种预测任务。今天我们将探讨如何利用XGBoost模型预测数据的灵敏度和特异性，并且形成一套完整的流程，从备份策略到监控告警。
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### 备份策略
在进行数据处理和模型训练之前，首先要制定一个有效的备份策略，以确保数据的安全性和可靠性。以下是我们制定的周
作者：韩少坤请注意： 没有特异性的免疫屏障，疫苗不能为人体筑起一道防御墙。道理很简单，如果有特异性免疫屏障存在的话， 人类在经历数万万次感冒后，早就不会感冒了。接受疫苗注射的人群，其本身不仅不能对病毒完全免疫，其在感染后同样具有传递病毒的能力。疫苗防感染吗？接种艾滋病疫苗后，竟增加了艾滋病毒感染风险，这到底是怎么回事？
原创
2022-01-27 10:25:51
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欢迎关注”生信修炼手册”!CSCD收录了肿瘤特异性的环状RNA, 采用生物信息学手段分析87个肿瘤样本中的c
原创
2022-06-21 06:01:39
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科研级相机的灵敏度由三个主要参数决定: 探测器的QE, 像元尺寸和相机噪声。后两项我们以后再做专题讨论。这期先讲讲顶顶重要，看起来最容易理解，但是其实还有些奥妙的QE。QE（Quantum Efficiency）-量子效率QE很容易理解，就是探测器的探测效率。由于半导体材料对光信号的吸收效率和波长相关，我们看到的QE曲线横轴为波长，纵轴为百分比。(图1)图1. 一些典型CMOS
灵敏度高 == 假阴性率低，即漏检率低，即有病人却没有发现出来的概率低。用于判断：有一部分人患有一种疾病，某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来。特异性高 == 假阳性率低，即错把健康判定为病人的概率低。用于：被某种试验判定为患病的人中，又有多少是真的患了这种病的。好的检测方法：有高的灵敏度（低的假阴性率）、同时又有高的特异性（低的假阳性率）。ROC 曲线：横轴：100 — 特异性。
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2023-11-20 14:09:14
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关键词：机器学习分类指标，临床评估指标，正确率/准确率/召回率/F1，敏感性/特异性/约登指数，ROC/AUC在机器学习分类模型中，通常评估指标使用准确率、精准率、召回率和F1值。在临床实验中，通常使用敏感度、特异性、约登指数、PPV、NPV等指标，这些指标间存在着相关性，有些在计算上是等同的，有些是可以相互转化的，工作中有遇到一些同学对这些指标存在混淆，本文试图对它们进行理解和解释，以期达到以下
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2024-06-28 13:02:19
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