Apa cara terbaik untuk mengingat perbedaan antara sensitivitas, spesifisitas, presisi, akurasi, dan daya ingat?

49

Meskipun telah melihat istilah ini 502847894789 kali, saya tidak bisa seumur hidup saya mengingat perbedaan antara sensitivitas, spesifisitas, ketepatan, akurasi, dan daya ingat. Itu konsep yang cukup sederhana, tetapi nama-nama itu sangat tidak intuitif bagi saya, jadi saya terus membuat mereka bingung satu sama lain. Apa cara yang baik untuk berpikir tentang konsep-konsep ini sehingga nama mulai masuk akal?

Dengan kata lain, mengapa nama-nama ini dipilih untuk konsep-konsep ini, berbeda dengan beberapa nama lain?

terminology accuracy sensitivity-specificity Jessica
sumber
3
Cara terbaik untuk mengingat adalah mengingat studi kehidupan nyata di mana karakteristik ini atau itu berada dalam fokus. Yaitu daging kontekstual membantu.
ttnphns
1
Bagi saya, cara terbaik untuk mengingat konsep-konsep ini adalah melalui tabel kontingensi 2 × 2 dalam tautan Wikipedia .
Randel
1
@ttnphns: "daging kontekstual" adalah kesalahan ketik yang hebat!
Amuba kata Reinstate Monica
4
Ingat adalah kepekaan, di sana Anda memiliki satu lebih sedikit untuk berurusan dengan. :)
Penguin_Knight
1
Hanya untuk tetap di sini, posting ini menawarkan penjelasan yang bagus: uberpython.wordpress.com/2012/01/01/…
Maxim.K

Jawaban:

9

Secara pribadi saya ingat perbedaan antara ketepatan dan daya ingat (alias sensitivitas) dengan memikirkan pengambilan informasi:

  • Ingat adalah sebagian kecil dari dokumen yang relevan dengan permintaan yang berhasil diambil, maka namanya (dalam bahasa Inggris recall = tindakan mengingat sesuatu).
  • Presisi adalah sebagian kecil dari dokumen yang diambil yang relevan dengan kebutuhan informasi pengguna. Entah bagaimana Anda mengambil beberapa pemotretan dan jika sebagian besar dari mereka mendapatkan target mereka (dokumen yang relevan) maka Anda memiliki presisi tinggi, terlepas dari berapa banyak pemotretan yang Anda tembakkan (jumlah dokumen yang didapat).
Franck Dernoncourt
sumber
32

Untuk ketepatan dan daya ingat, masing-masing adalah true positive (TP) sebagai pembilang dibagi dengan penyebut yang berbeda.

  • P recision: TP / P redicted positive
  • R ecall: TP / R positif
jenggot
sumber
Namun, Anda perlu mengingat definisi TP, TN, FN dan FP agar jawaban ini bermanfaat.
nbro
15

Mnemonik dengan rapi menghilangkan satu-satunya musuh manusia: penyimpanan otak yang tidak mencukupi.

Ada SNOUT SPIN:

  • Sebuah S e n tes rahasia dan sensitif, ketika N aturan egative OUT penyakit
  • Sebuah Sp tes ecific, ketika P ositive, aturan DI penyakit.

Saya membayangkan seekor babi berputar di centrifuge, mungkin dalam persiapan untuk pergi ke luar angkasa, untuk membantu saya mengingat mnemonik ini. Menyenandungkan tema untuk Tail Spin dengan kata-kata yang diubah dengan tepat dapat membantu musik yang cenderung dari generasi tertentu.

Saya tidak tahu ada yang lain.

Dimitriy V. Masterov
sumber
Aturan SNOUT dan SPIN tampak sederhana. Anda benar-benar harus memiliki perkiraan sensitivitas, spesifisitas, dan prevalensi yang baik sebelum menaruh kepercayaan Anda pada hasil tes positif atau negatif, tidak peduli seberapa sensitif atau spesifik tes itu. Lihatlah situs web ini: kennis-research.shinyapps.io/Bayes-App . Misalnya, memasukkan prevalensi 5 per 1.000. sensitivitas = 0,90, spesifisitas = 0,99 menghasilkan (melalui Bayes Rule) nilai prediksi positif yang relatif rendah sebesar 0,2857.
RobertF
5

Dalam konteks klasifikasi biner:

Akurasi - Berapa banyak contoh yang dilabeli model dengan benar?

Ingat - Seberapa sering model dapat menemukan hal positif?

Presisi - Seberapa dapat dipercaya model tersebut ketika dikatakan bahwa sebuah instance adalah positif?

peace_within_reach
sumber
0

Saya menggunakan kata TARP untuk mengingat perbedaan antara akurasi dan presisi.

TARP: True = Akurasi, Relatif = Presisi.

Akurasi mengukur seberapa dekat pengukuran dengan nilai TRUE, karena standar / nilai yang diterima adalah kebenaran.

Presisi mengukur seberapa dekat pengukuran RELATIF satu sama lain, atau seberapa rendah penyebaran antara berbagai pengukuran.

Akurasi adalah kebenaran, ketepatan adalah relativitas.

Semoga ini membantu.

Dillan Prasad
sumber