精度和查全率源自信息检索，但也用于机器学习设置中。但是，在某些情况下，使用精度和查全率可能会出现问题。在这篇文章中，我将讨论召回率和精确度的缺点，并说明为什么敏感性和特异性通常更有用。
作者：布奇·昆托（Butch Quinto） 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 有监督学习 有监督学习是利用训练数据集进行预测的机器学习任务。有监督学习可以分为分类和回归。回归用于预测“价格”“温度”或“距离”等连续值，而分类用于预测“是”或“否”、“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”、“恶性”或“良性”等类别。 分类包含三种类型的分类任务：二元分类、多类别分类和多标签分类。回归中包含线性回归和生存回归。 无监督学习 无监督学习是一种机器学习任务，它在不需要标记响应的情况下发现数据集中隐藏
近日来，新冠肺炎核酸检测“假阴性”引起了关注。所谓的假阴性，就是患者是新型冠状病毒感染者，但是核酸没检测出来，报告阴性。有专家分析，任何核酸检测的检出率都不可能达到100%，出现假阴性具有不可避免性，这是技术本身存在的局限性。
在二元预测中，通常会估计样本出现其中一种结局（如阳性）的概率，需要找到一个常数，即阈值（threshold）或门槛值（cutoff value），若概率值大于阈值，则预测为阳性。通过变动这一阈值，可以改变预测的特异性和灵敏度。
在分类模型中，有很多关于模型性能的评估指标（evaluation metric），比如 accuracy、precision、recall、f1-score、roc、auc、prc 等等。这里慢慢梳理下这些指标的含义以及用途。
所谓混淆矩阵，是指将模型对各个测试数据的预测结果分为真阳性、真阴性、假阳性和假阴性并对符合各个观点的预测结果的数量进行统计的一种表格。
在创建分类模型时，许多算法提供了predict_proba()函数，用于给出观察结果被分类到每个类别的概率。因此，通常会看到如下输出：
（本文仅代表原作者的观点。授权转发自公众号：越秀山边。） 请大家参与无症状感染者比例的一个调查，看看身边到底有多少无症状的情况，参与人越多结果越准确： 小调查：无症状感染者知多少 越秀山边 统计数据表明无症状感染者比例极高，这些数据主要来自于2022年上半年上海和下半年广州的疫情报告。但随着“科学防控优化20条”的彻底落实，全国各地出现大规模感染，重症率的情况暂时没有充分的数据评估判断，但轻症比比皆是。 实际观感的巨大差异，与全球数据的巨大差异，给人们造成了极大的混乱。问题到底出在哪里？ 本文基于对核酸检
在差异表达基因分析后，我们通常会选择一些显著差异表达的基因进行进一步的可视化分析，例如箱线图。箱线图是一种用于显示一组数据分散情况资料的统计图，包括最大值、最小值、中位数、上四分位数（Q3，75th percentile）和下四分位数（Q1，25th percentile）。
统计学一般分统计描述及统计推断两部分。统计描述是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理后描述数据的客观规律，而统计推断则是使用从总体中随机抽取的数据样本，用样本数据总结的规律去对总体的未知特征进行推断。本章主要学习统计推断常见的概念及相关基础内容。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】这个AI算法竟然可以听声辨新冠，而且准确率高达89%！ 新冠病毒的出现，真算是打开了潘多拉的魔盒。 如今不断新出现的变种，打乱了整个地球人的生活。新冠之前那种不戴口罩的生活，也许再也回不去了。 最近，科学家们有了一个新发现，或许未来可以让我们告别捅嗓子眼儿的日子。 在西班牙巴塞罗那举行的欧洲呼吸学会国际会议上，一项研究显示，AI可通过手机应用程序收集到的声音，判断用户有没有感染新冠肺炎。 根据News Medical的报告，本研究中使
PCR 反应最大的特点是具有较大的扩增能力和极高的灵敏度，正因为如此，极其微量的污染即可造成检测结果的假阳性。监控污染，防止污染对检测结果的影响，不仅对实验，对后续生信分析也提出了挑战。
正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就是负样本；反过来你若是想检测出猫的图片，那么猫就是正样本，狗就是负样本。
KDnuggets编辑为20个辨别真伪数据科学家的问题准备了答案，包括什么是正规化、我们喜爱的数据科学家、模型验证等等。
上文和大家一起讨论了人工智能样本的评价参数：准确度、精准度、召回率和F1分数。这篇文章，我们结合这些参数来讨论基于Bug的软件测试质量分析。
如果某天早晨，你发觉忽然闻不出咖啡的香味了，那么或许要担心一下，自己是不是患上了新冠肺炎。
在这篇文章中，我们将学习10个最重要的模型性能度量，这些度量可用于评估分类模型的模型性能。
根据双层注意模型，左腹外侧顶叶皮质(VPC)在情景记忆中的作用包括自下而上的注意定向到回忆的事物。研究表明它既有阳性相继记忆效应，也有阴性相继记忆效应。此外，很少有研究比较这一功能在异质性区域内各亚区的相对贡献，特别是前部VPC(缘上回/BA40)和后部VPC(角回/BA39)。为了阐明VPC在事件编码中的作用，本研究比较了24例留置电极癫痫患者在缘上回(SmG)和角回(AnG)多个频段颅内脑电的SME。研究发现VPC总体上存在显著的θ功率降低和高γ功率增加的SME，尤其是在SmG。此外，SmG在刺激后0.5~1.6s表现出明显的频谱倾斜SME，其中回忆词与未回忆词的功率谱斜率差异大于AnG中的差异(p=0.04)。这些结果肯定了VPC对情景记忆编码的贡献，并显示VPC在电生理基础上存在前后分离。
既然要判断程度，就必然会用到能够描述“多少”的数值型指标。今天我们就要介绍几种分类模型最常用的评价指标。
今天将分享NODE21肺结节检测和生成挑战赛中肺结节生成的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
同见博客：http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/(对Latex公式支持更好) ---- 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
数据科学也被称为数据驱动型决策，是一个跨学科领域，涉及以各种形式从数据中提取知识的科学方法，过程和系统，并基于这些知识进行决策。 数据科学家不应仅仅根据他/她对机器学习的知识进行评估，而且他/她也应该具有良好的统计专业知识。 我将尝试从非常基础的数据科学入手，然后慢慢转向专家级。 所以让我们开始吧。
3 . 二元变量 的 相似度 计算方法 : 使用 区间标度变量 求样本间距离的方式 处理二元变量 , 误差很大 , 因此这里引入 二元变量可能性表 , 来计算样本的二元变量属性的相似度 ;
本教材通过 TUNEL 法检测细胞凋亡， TUNEL，为原位末端转移酶标记技术。 其原理是：先增加细胞膜通透性，让 rTDT 和荧光素生物素标记的 dUTP 进入细胞内，在脱氧核糖核苷酸末端转移酶的辅助下将脱氧核糖核苷酸和荧光素等形成 的衍生物标记到 DNA 的 3’ 末端，从而可进行凋亡细胞的检测。最终通过计数 每张切片上不同视野中 TUNEL 阳性细胞的比例来判断细胞凋亡发生情况。
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
大数据文摘出品 不知道大家对做核酸怎么看，反正文摘菌的喉咙已经起茧了。 不过为了防疫大局，也为了知道确定自己的健康状况，通过核酸确认自己没有感染新冠又在所难免。 等等……有没有其他方法可以检测自己有没有中招？ 最好还是不用出门的那种。 你别说，这样的技术还真有可能出现。 9月8日在西班牙巴塞罗那举行的欧洲呼吸学会国际大会(European Respiratory Society International Congress)上发表的一项研究表明，一款手机应用程序借助人工智能，可以通过你的声音判断中是否感染了
train? valid? or test? 机器学习最明显的一个特点是需要大量的数据。特别对监督学习来说，就是需要大量的带标签数据（labeled data）。 很多入门的朋友很快就会遇见模型训练和
1. train? valid? or test? 机器学习最明显的一个特点是需要大量的数据。特别对监督学习来说，就是需要大量的带标签数据（labeled data）。 很多入门的朋友很快就会遇见模型
观察者模式是一种行为设计模式， 允许你定义一种订阅机制， 可在对象事件发生时通知多个 “观察” 该对象的其他对象。
最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。
最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。 但是这些问题并没有提供答案，所以KDnuggets的小编们聚在一起写出了这些问题的答案。我还加了一个特别提问——第21问，是20个问题里没有的。 下面是答案。 Q1.解释什么是正则化，以及它为什么有用。 回答者：Matthew Mayo 正则化是添加一个调优参数的过程模型来引导平滑以防止过拟合。(参加KDnuggets文章《过拟合》) 这通常是通过添加一个常数到现有的权向量。这个常数通常要么是L1(
1月2日，Google Health联合公司旗下DeepMind、伦敦大学学院、剑桥大学、英国吉尔福德皇家萨里郡医院、初创公司Verily Life Sciences、斯坦福医疗中心、英国皇家马斯登医院等多个机构在《Nature》杂志上发表了一篇论文，介绍了一种新型的深度学习钼靶影像系统。
ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，ROC曲线称为受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve），AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积。在计算ROC曲线之前，首先要了解一些基本概念。在二元分类模型的预测结果有四种，以判断人是否有病为例：
今天解读的这篇文章发表在PLoS Medicine（最新影响因子11.048）上，题目为Patterns of Immune Infiltration in Breast Cancer and Their Clinical Implications: A Gene-Expression-Based Retrospective Study。虽然发表在2016年，但是这篇文章在免疫方面的研究十分细致和深入，很值得大家学习和借鉴。
来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题
最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。 但是这些问题并没有提供答案，所以KDnuggets的小编们聚在一起写出了这些问题的答案。我还加了一个特别提问——第21问，是20个问题里没有的。 Q1.解释什么是正则化，以及它为什么有用。 回答者：Matthew Mayo 正则化是添加一个调优参数的过程模型来引导平滑以防止过拟合。(参加KDnuggets文章《过拟合》) 这通常是通过添加一个常数到现有的权向量。这个常数通常要么是L1(Lasso)要
在面试中会经常碰到考察对数据挖掘算法的熟悉程度，面试官会出一道题或给出一些数据，让你结合实际谈谈你选择什么模型，该模型的大致原理是什么，使用条件有哪些，模型优缺点，如何选择特征，模型如何调参优化，如何评估模型效果等。 以下将要介绍逻辑回归，以历史数据判断银行或P2P金融机构客户贷款违约情况。 逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类或标签上。算法必须用成对的特征向量和对应的标签来估计匹配函数的参数，从而实现更好的分类效果。在二元分类中，分类算法必须把一个实例配置两个类别
纯学术性地建立机器学习模型与为企业提供端对端的数据科学解决方案（如生产制造、金融服务、零售、娱乐、医疗保健）之间存在着巨大差异。
大家好，今天和大家分享的是2020年3月发表在Cancer Immunology, Immunotherapy（IF=5.442）上的一篇文章。作者通过对宫颈鳞状细胞癌患者的肿瘤相关白细胞进行研究，发现了其与免疫微环境，免疫治疗以及预后等方面的联系，并将研究拓展到泛癌层面，为癌症分型以及靶向治疗提供了新的思路。
这篇文章上次发出后，有朋友留言说到底要测几个重复？其实也没有定论，有钱多多益善。只是需要知道
而每一个类别都有low and high级别，所以组合起来就high-grade serous ovarian cancers (HGS-OvCas)最恶性。
非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。
NIPT(Noninvasive prenatal Testing)主要是针对怀孕12孕周以上的孕妇，抽取其外周血，检测胎儿是否有染色体（主要是针对13、18、21、X、Y等染色体）非整倍体发生的检测技术，一般采用基于低深度全基因组测序的下一代测序技术（Next Generation Sequencing，简称NGS）来实现，国外也有基于SNParray、靶向测序等技术实现的，国内服务厂商基本全部采用NGS。
2023年6月27日，澳大利亚莫纳什大学宋江宁教授团队，与日本京都大学Tatsuya Akutsu教授，以及腾讯人工智能实验室姚建华研究员合作，在Briefings in Bioinformatics上发表文章iAMPCN: a deep-learning approach for identifying antimicrobial peptides and their functional activities。
类别不平衡是机器学习中的一个常见问题，尤其是在二元分类领域。当训练数据集的类分布不均时会发生这种情况，从而导致训练模型存在潜在偏差。不平衡分类问题的示例包括欺诈检测、索赔预测、违约预测、客户流失预测、垃圾邮件检测、异常检测和异常值检测。为了提高我们模型的性能并确保其准确性，解决类不平衡问题很重要。
尽管大模型非常强大， 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言， 也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。
一、导读 在精神分裂症的有关研究中，广泛的结构异常被持续报道，但这些异常与疾病各种各样的临床表征间的关系仍然尚未明确。尤其是，精分的不同症状表征是由对应的不同脑区结构异常引发，还是由全脑分布的脑区异常共同造成的仍无定论。近日，发表在精分顶级期刊《Schizophrenia Bulletin》上的一篇研究利用多变量数据驱动的方式来探究多症状维度与广泛分布脑区结构异常之间的关系，同时有独立样本数据集来作可重复性验证。
他们在该数据集上训练了一个深度卷积神经网络，获得了 0.85 的 F1。相关数据和代码可见于：https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT
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