Шаблон:Терміни матриці невідповідностей

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
Термінологія та виведення
з матриці невідповідностей
позитивний стан (П)
число справжніх позитивних випадків у даних
негативний стан (Н)
число справжніх негативних випадків у даних

істинно позитивний (ІП)[1][2]
рівнозначно із влучанням
істинно негативний (ІН)[1][2]
рівнозначно із правильним відхиленням
хибно позитивний (ХП)[1][2]
рівнозначно з хибною тривогою[en], помилка I роду
хибно негативний (ХН)[1][2]
рівнозначно з пропусканням, помилка II роду

чутливість,[2] діагностична чутливість (ДЧ),[1][3] повнота,[4] коефіцієнт влучання[en], або істиннопозитивний рівень (ІПР)
ІПР = ІПП = ІПІП + ХН = 1 - ІНР
діагностична специфічність (ДС),[1][3] вибірність або істиннонегативний рівень (ІНР)
ІНР = ІНН = ІНІН + ХП = 1 - ХПР
влучність[4] або прогностична значущість позитивного результату (ПЗ+)[3]
ПЗ+ = ІПІП + ХП = 1 - РХВ
прогностична значущість негативного результату (ПЗ-)[3]
ПЗ- = ІНІН + ХН = 1 - РХП
коефіцієнт невлучання, або хибнонегативний рівень (ХНР)
ХНР = ХНП = ХНХН + ІП = 1 - ІПР
побічний продукт, або хибнопозитивний рівень (ХПР)
ХПР = ХПН = ХПХП + ІН = 1 - ІНР
рівень хибного виявляння[en] (РХВ)
РХВ = ХПХП + ІП = 1 - ПЗ+
рівень хибного пропускання (РХП)
РХП = ХНХН + ІН = 1 - ПЗ-
поріг поширеності (ПП)
ПП = ІПР (-ІНР + 1) + ІНР - 1(ІПР + ІНР - 1)
міра загрози (МЗ) або критичний індекс успіху (КІУ)
МЗ = ІПІП + ХН + ХП

точність,[2] діагностична ефективність (ДЕ)[1][3]
ДЕ = ІП + ІНП + Н = ІП + ІНІП + ІН + ХП + ХН
збалансована точність[5] (ЗТ)
ЗТ = ІПР + ХПР2
міра F1[4]
гармонійне середнє влучності та чутливості
F1 = 2 · ПЗ+ · ІПРПЗ+ + ІПР = 2 ІП2 ІП + ХП + ХН
коефіцієнт кореляції Меттьюза[en] (ККМ)
ККМ = ІП · ІН - ХП · ХН(ІП + ХП)(ІП + ХН)(ІН + ХП)(ІН + ХН)
індекс Фаулкса — Меттьюза[en] (ФМ)
ФМ = ІПІП + ХП · ІПІП + ХН = ПЗ+ · ІПР
поінформованість[en], або букмекерська поінформованість (БП)
БП = ІПР + ІНР - 1
маркованість[en] (МК) або Δp
МК = ПЗ+ + ПЗ- - 1

Джерела: Fawcett (2006),[6] Powers (2011),[7] Ting (2011),[8] CAWCR,[9] D. Chicco & G. Jurman (2020) (2020),[10] Tharwat (2018),[11] Смоляр та ін. (2013),[1] Коваль та ін. (2016),[2] Швець (2015),[3] Гущин та Сич (2018),[4] Мірошниченко та Івлієва (2019).[5]

  1. а б в г д е ж и Смоляр, В.А.; Шаповал, Н.А.; Гузь, О.А; Хоперія, В.Г. (2013). Оцінка ефективності експрес-гістологічного дослідження у визначенні обсягу дисекції за папілярного раку щитоподібної залози. Клінічна ендокринологія та ендокринна хірургія. Київ: Український науково-практичний центр ендокринної хірургії, трансплантації ендокринних органів і тканин МОЗ України. 3 (44).
  2. а б в г д е ж Коваль, С.С.; Макеєв, С.С.; Новікова, Т.Г. (2016). Оцінка ефективності застосування методики інтеграції даних ОФЕКТ/МРТ у діагностиці метастазів головного мозку. Клінічна онкологія. Київ: ДУ «Інститут нейрохірургії ім. акад. А.П. Ромоданова НАМН України». 3 (23). Архів оригіналу за 27 жовтня 2020. Процитовано 10 жовтня 2020.
  3. а б в г д е Швець У. С. Основні поняття доказової медицини. — 2015. Архівовано з джерела 20 вересня 2020. Процитовано 10 жовтня 2020.
  4. а б в г Гущин, І. В.; Сич, Д. О. (жовтень 2018). Аналіз впливу попередньої обробки тексту на результати текстової класифікації (PDF). Молодий вчений. Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна. 10 (62): 264—266. Архів оригіналу (PDF) за 27 вересня 2020. Процитовано 10 жовтня 2020.
  5. а б Мірошниченко, І. В.; Івлієва, К. Г. (2019). Оцінювання кредитного ризику методами машинного навчання. doi:10.32702/2307-2105-2019.12.87.
  6. Fawcett, Tom (2006). An Introduction to ROC Analysis (PDF). Pattern Recognition Letters. 27 (8): 861—874. doi:10.1016/j.patrec.2005.10.010. (англ.)
  7. Powers, David M W (2011). Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation. Journal of Machine Learning Technologies. 2 (1): 37—63. (англ.)
  8. Ting, Kai Ming (2011). Sammut, Claude; Webb, Geoffrey I (ред.). Encyclopedia of machine learning. Springer. doi:10.1007/978-0-387-30164-8. ISBN 978-0-387-30164-8. (англ.)
  9. Brooks, Harold; Brown, Barb; Ebert, Beth; Ferro, Chris; Jolliffe, Ian; Koh, Tieh-Yong; Roebber, Paul; Stephenson, David (26 січня 2015). WWRP/WGNE Joint Working Group on Forecast Verification Research. Collaboration for Australian Weather and Climate Research. World Meteorological Organisation. Процитовано 17 липня 2019. (англ.)
  10. Chicco D, Jurman G (January 2020). The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation. BMC Genomics. 21 (1): 6-1–6-13. doi:10.1186/s12864-019-6413-7. PMC 6941312. PMID 31898477.{{cite journal}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання) (англ.)
  11. Tharwat A (August 2018). Classification assessment methods. Applied Computing and Informatics. doi:10.1016/j.aci.2018.08.003. (англ.)