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Video: ¿Cómo se calcula una tasa de falsos positivos?
2024 Autor: Michael Samuels | [email protected]. Última modificación: 2024-01-18 09:26
Cálculos relacionados
- Tasa de falsos positivos (α) = error tipo I = 1 - especificidad = FP / (FP + TN) = 180 / (180 + 1820) = 9%
- Tasa de falsos negativos (β) = error tipo II = 1 - sensibilidad = FN / (TP + FN) = 10 / (20 + 10) = 33%
- Potencia = sensibilidad = 1 - β
Además, ¿cómo se define la tasa de falsos positivos?
En estadística, al realizar comparaciones múltiples, un falso positivo relación (también conocida como caída o falsa alarma ratio) es la probabilidad de rechazar falsamente la hipótesis nula para una prueba en particular. los tasa de falsos positivos (o " tasa de falsas alarmas ") generalmente se refiere a la expectativa de falso positivo proporción.
También sepa, ¿qué es una prueba de falso positivo? En medicina pruebas , y más generalmente en la clasificación binaria, un falso positivo es un error en el informe de datos en el que un resultado de la prueba indica incorrectamente la presencia de una afección, como una enfermedad (el resultado es positivo ), cuando en realidad no está presente, mientras que un falso negativo es un error en el que un resultado de la prueba
En consecuencia, ¿qué es un ejemplo de falso positivo?
Falso positivo : Un resultado que indica que una condición dada está presente cuando no lo está. Un ejemplo de un falso positivo sería si una prueba en particular diseñada para detectar el cáncer arroja una positivo resultado pero la persona no tiene 'cáncer.
¿Qué se entiende por verdadero positivo?
A verdadero positivo es un resultado en el que el modelo predice correctamente la positivo clase. Del mismo modo, un cierto negativo es un resultado en el que el modelo predice correctamente la clase negativa. Y un falso negativo es un resultado en el que el modelo predice incorrectamente la clase negativa.
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