但是，让我们假设我们对另一个观察结果进行了预测，结果如下： [0.480, 0.520] 现在怎么办？ 很多模型的粗糙切割预测肯定会给我们[1]的结果。但这是最佳决策吗？有时是，有时不是。...以下是我们模型的一些预测。...82有63.4%的机会是阴性，但也有36%的机会是阳性，从医学标准来看可能被认为是高的。...我们希望将此案例分类为阳性，即使知道它可能是错误的。因此，我们可以将这个人送去进行以后的测试。所以让我们将我们的假阴性率[FNR]容忍度设置为1%。...如果项目需要非常低数量的假阳性，同样的方法也可以用来降低FPR。 总结 总之，在这篇文章中，我们学到了以下内容： 分类的默认切割阈值是概率的50%。 可以调整此数字以减少假阳性或假阴性的数量。
考核内容: Symbol和Symbol.for创建变量的区别 题发散度: ★ 试题难度: ★ 解题思路: symbol 是一种基本数据类型 （primitive data type）。...Symbol()函数会返回symbol类型的值. 每个从Symbol()返回的symbol值都是唯一的。一个symbol值能作为对象属性的标识符；这是该数据类型仅有的目的。...Symbol.for函数会根据参数名，去全局环境中搜索是否有以该参数为名的symbol值，有就返回它，没有就以该参数名来创建一个新的symbol值，并登记在全局环境中，而Symbol每次都会创建一个独一无二的值
前段时间，关于“测试左移”的话题忽然在测试圈火了一把。不少大佬就这个话题写了不少文章。想读的朋友，可以微信搜一搜。 笔者拜读之后，还是觉得不是很过瘾，因此也跟风写上一篇。...读完的一个感受是，大部分的文章，都围绕着How和What的主题展开的，介绍了不少左移的实践。即使是涉及到Why的，主要专注于介绍团队为什么要测试左移，介绍测试左移给团队能带来什么好处。...一样的，敏捷里面有个鸡和猪的隐喻，当我们谈“测试左移”的时候，我们可以用“朴素的道德直觉”问一下自己，是什么决定了你到底出的是鸡蛋还是鸡腿？...笔者从测试人员 Individual Contributor的角度，梳理了以下的“测试左移”的可能动机 Motivation， 1 希望成为高绩效的测试岗位人员 2 希望能转岗，成为开发、产品 3 希望团队获得成功...，作为一个在测试团队的测试人员，或者是加入了所谓的Feature Team的测试人员，亦或者是一个测试团队的管理人员，那么，你想左移吗？
所以评估指标是面试时经常会被问到的基础问题，本文整理了10个常见的问题。 1、你能在机器学习的背景下解释精度和召回率之间的区别吗? 在机器学习模型中，精度和召回率是两个常用的评估指标。...例如，在假阳性预测比假阴性预测成本更高的情况下，优化精度可能更重要，而在假阴性预测成本更高的情况下，可能会优先考虑召回。...它有助于评估模型的敏感性(真阳性)和特异性(真阴性)之间的权衡，并广泛用于评估基于二元分类结果(如是或否、通过或失败等)进行预测的模型。 ROC曲线通过比较模型的预测结果和实际结果来衡量模型的性能。...最佳阈值通常选择ROC曲线上最接近左上角的点，因为这样可以最大化真阳性率，同时最小化假阳性率。在实践中，最佳阈值还可能取决于问题的具体目标以及与假阳性和假阴性相关的成本。...6、你能介绍以下模型评估中精度和召回率之间的权衡吗? 模型评估中精度和召回率之间的权衡是指正确识别正面实例(召回率)和正确识别仅正面实例(召回率)之间的权衡。
通过比较已知的标签和预测类别为每个数据点进行划分，结果可以分为四个类别： 真阳性（TP），预测类别和标签均为阳性； 真阴性（TN），预测类别和标签均为阴性； 假阳性（FP），预测类别为阳性但标签为阴性；...召回率 召回率是一个很好的指标，可用于假阴性较高的情况。召回率的定义是真阳性数除以真阳性数加上假阴性数的和。 F1度量 F1度量或F1分数是精度和召回率的调和平均值或加权平均值。...它是评估多类别分类器的常用性能指标。在类别分布不均的情况下，这也是一个很好的度量。最好的F1分数是1，而最差的分数是0。一个好的F1度量意味着你有较低的假阴性和较低的假阳性。...曲线下面积（AUC）是ROC曲线下的面积。 在对随机阳性样本和随机阴性样本进行预测时，将阳性样本预测为阳性的概率假设为P0，将阴性样本预测为阳性的概率假设为P1，AUC就是P0大于P1的概率。...机器学习中，如何优化数据性你的 AI 算法模型安全吗？来 AI 安全测试基准平台测试 点个“在看”，宠我一下
他为什么会被推荐作为二分类模型的优秀性能指标呢？曲线下面积 (Area Under the Curve, AUC) 是什么？约登指数是什么？截断值是怎么来的？AUC 会随截断值变化吗？...这里出现了一个很关键的事情，那就是：真性和假性是之于预测结果来说的，但真率和假率是之于真实样本量来说的!!! 因此真阳性样本量 + 假阳性样本量等于预测样本量，但真阳性率 + 假阳性率不等于 1。...注：橙色代表真实的值，紫色区域代表模型的预测值；横轴代表测试值 (阈值), 纵轴代表概率但可以理解为无意义，只看面积即可。测试值右侧的面积是真值/阳性样本，左侧是假值/阴性样本。...当测试值是最小值的时候，所以样本都是真值，预测全是阳性，所以真阳性率 (敏感度) 是 100%, 而没有假值，所以真阴性率 (特异度) 是 0%, 所以假阳性率 (1-真阴性率/1-特异度) 是 100%....当测试值是最大值的时候，所以样本都是假值，预测全是阴性，所以真阳性率 (敏感度) 是 0%, 而没有真值，所以真阴性率 (特异度) 是 100%, 所以假阳性率 (1-真阴性率/1-特异度) 是 0%
下面是预测结果的四种类型： TN/ True Negative：样本阴性，也被预测为阴性 TP/ True Positive：样本阳性，也被预测为阳性 FN/ False Negative：样本阳性，但被预测为阴性...例如测试性能的时候，测试环境（例如硬件）在运行新旧算法的时候应当是完全一致的。 确保测试是可以重复的。 检验结果反应的是本地最大、最小值，或者是全局最大、最小值。...用随机的子集验证模型（交叉验证）。 可以去Wikipedia查阅更多信息。 Q10, 假阳性结果太多和假阴性结果太多，哪个更好？解释。 由Devendra Desale回答。...这取决于我们要解决的问题的领域。 在医疗测试中，假阴性结果可能会为医生、病人提供误导信息，认为病症已不存在，但事实上并非如此。这可能导致对病人和某一类疾病的治疗不足，或不正确的疗法。...在大多数垃圾邮件过滤系统都能过滤掉相当一部分的垃圾邮件的时候，确保不产生假阳性判断是用户更加需求的功能。在这种情况下，增加假阴性比假阳性好。
灵敏度（Sensitivity，也称为真阳性率）是指实际为阳性的样本中，判断为阳性的比例，计算方式是真阳性除以真阳性+假阴性（实际为阳性，但判断为阴性）的比值。...特异度（Specificity，也称为真阴性率）是指实际为阴性的样本中，判断为阴性的比例，计算方式是真阴性除以真阴性+假阳性（实际为阴性，但判断为阳性）的比值。 漏检率和误检率是另外两个重要概念。...式中P(患病)是患病的概率，P(未患病)是未患病的概率，P(检验阳性)是检验结果为阳性的概率。...P(检验阳性|患病)是已知患病条件下，检验结果为阳性的概率（这种概率称为条件概率）；同理P(检验阳性|未患病)是已知未患病条件下，检验结果为阳性的概率。...正如《诊断SARS-CoV-2感染：过度依赖阳性检测结果的危险》一文指出，过于依赖核酸阳性结果诊断新冠感染是很危险的。
但是，还有些问题被忽略了： “这个过程中你有看过数据本身吗？要是你遗漏了一些数值怎么办？如果你拿到错误的数值或是不良数据呢？你怎么设置分类变量？你是怎么做特征工程的？”...： 真阳性 = 全部实例正确推断为正 真阴性 = 全部实例正确推断为负 假阳性 = 全部实例错误推断为正 假阴性 = 全部实例错误推断为负 在一个异常检测的典型案例中，我们试图将假阴性最小化——比如，忽略一笔虚假交易...精准度 = 真阳性/(真阳性+假阳性) 查全率 = 真阳性/(真阳性+假阴性) 要注意精准度不利于假阳性，而查全率不利于假阴性。一个从不推测出虚假信息的模型查全率为零，而精准度则未知。...因为假阳性率——FPR的基础——很大程度上是基于数据集中的阴性实例数量（如假阳性+真阴性），使得在假阳性实例数量庞大的情况下FPR仍然很小。...受试者工作特征曲线 = 假阳性/(假阳性+真阴性) 相反，错误发现率（FDR）有助于更好理解假阳性实例对于异常检测模型的影响： 错误发现率 = 1 – 精准度 = 假阳性/(真阳性+假阳性) ?
定义 对于类别0和1的二进制分类问题，所得混淆矩阵具有以下结构： 预测/参考 1 0 1 TP FP 0 FN TN 其中TP表示真阳性的数量（模型正确预测阳性类别），FP表示假阳性的数量（模型错误预测阳性类别...敏感性（召回率），精确度（阳性预测值，PPV）和特异性（真阴性率，TNV）的定义如下： 灵敏度确定正确预测来自阳性分类的观察结果的速率，而精度则表明正确预测预测的正确率。...另一方面，特异性是基于假阳性的数量，它表示正确预测来自阴性类别的观察结果的速率。 敏感性和特异性的优势 基于敏感性和特异性的模型评估适用于大多数数据集，因为这些措施会考虑混淆矩阵中的所有条目。...敏感性处理真假阳性和假阴性，而特异性处理假阳性和假阴性。这意味着当同时考虑真阳性和阴性时，敏感性和特异性的结合是一项整体措施。...让我们假设一个临床数据集，其中90％90％的人患病（阳性），只有10％10％的人健康（阴性）。让我们假设我们已经开发了两种测试来对患者是疾病还是健康进行分类。
考核内容: javascript 数组运算及数据类型 题发散度: ★★★★★ 试题难度: ★★★ 解题思路: 所有OBJECT类型的数据都不会相等： 数组比对： 大于 时， 所有对应节点都要不小于...,且最少有一个对应节点大于才可以为 TRUE 小于时， 只要有一个对应节点小于成立，结果则为TRUE 如下图 比如： 参考代码: 答案： A. false, false, false, true...扩展： 如何在JavaScript中比较数组中的对应值是否相同？...思路： 每个数组的JSON编码都有，但有没有更快或更“简单”的方法来简单地比较数组而不必迭代每个值 代码： var a1 = [1,2,3]; var a2 = [1,2,3]; console.log
这产生了四种结果 真阳性(TP) -正确的阳性预测 假阳性(FP) -不正确的阳性预测 真负(TN) -正确的负预测 假阴性(FN) -错误的阴性预测 由混淆矩阵推导出的基本度量有以下概念 错误率=...6、怎么理解真阳性率和假阳性率? 真阳性率(TPR)是真阳性与真阳性和假阴性的比率。它是实际阳性结果被测试为阳性的概率。...49、你能举出一些假阳性比假阴性重要的例子吗? 假阳性是指错误地将非事件分类为事件，也就是第一类错误。假阴性是指错误地将事件归类为非事件的情况，也就是第二类错误。...在没有癌细胞的情况下，化疗会对他正常健康的细胞造成一定的损害，可能导致严重的疾病，甚至癌症。 50、你能举出一些假阴性比假阳性重要的例子吗?...52、您能解释一下验证集和测试集之间的区别吗? 验证集可以被认为是训练集的一部分，因为它用于参数选择和避免模型的过拟合。测试集用于测试或评估训练好的机器学习模型的性能。
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。...阳性对照与阴性对照 阳性对照和阴性对照是指在相同的处理条件下，比如一份已知的感染样品和一份已知的未感染样品，都进行了提取和扩增最终获得了阳性结果和阴性结果。...阴阳性对照强调处理过程与样品一致，并且有明确的预期结果。 2....如果是检测 RNA 样品的检测试剂盒，其扩增阳性对照使用质粒，便无法监控反转录过程。 3. 内标（Internal Control, IC） 内标是指在同一反应管中与靶序列共同扩增的一段非靶序列分子。...对于扩增阳性对照来说通常 10000 拷贝 / 微升（CT 值约 25）是比较理想的，但是有一些试剂盒厂家的扩增阳性对照设置在 CT 值 20 以下，比大部分阳性样本都强。
这个系统的核心亮点是，与之前的模型相比，该模型有效减少了乳腺癌被错误识别或遗漏的情况，将乳腺癌检测的假阳性率降低了5.7%，假阴性率也降低了9.4%，并号称击败了6名全日制的放射科医生。...我们要知道，计算机工程界常用的评价指标有两个： Accuracy （准确率）：判断正确的样本数与总样本数之间的比例。计算方法为，系统正确判断为阳性与正确判断为阴性的数量之和除以总样本数量。...可以发现，准确率Accuracy和精确率Precision严重依赖于样本总数里阳性和阴性的配比，举个极端的案例，设计一个系统，对于所有的输入都报阳性，即敏感度为100%，特异度为0，这就是个没有实际用处的系统...，那么此时取100个测试样本中，99个为阳性，1个为阴性，此时计算出的准确率为99%，精确率也是99%。...因此，现实中，做出一个敏感度高特异度不高，或者反之的系统是很容易的，可以轻松的调整测试样本的阳性阴性比例来优化其准确率和精确率值。
这四个值分别对应二元分类问题的混淆矩阵的四个位置。 小技巧：上面的这四个概念经常会被搞混淆（难道混淆矩阵的名称就是这么来的？），这里有个小方法帮你记住它。在医学上，一般认为阳性是患病，阴性是正常。...所以只要出现“阳性”关键字就表示结果为患病，此外，阳性也分为真阳性和假阳性，从名称就可以看出：真阳性表示确确实实的阳性，也就是说实际为阳性（患病），预测也为阳性（患病）；假阳性表示不真实的阳性，也就是说实际为阴性...例如模型对这个样本的预测结果为 1，可以认为模型对这个样本的预测结果为真、或者为正类、或者为阳性，实质上说的都是一个意思。...第二个点 (1, 0)，即 FPR = 1，TPR = 0，这意味着 TN（真阴性）=0， TP（真阳性）=0，这是一个非常糟糕的分类器，因为所有的预测结果都是错误的。...真实世界中的数据经常会面临 class imbalance 问题，即正负样本比例失衡，而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。
本篇我们来看下医学假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 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。...对于熟悉机器学习(Machine Learning)的各位鸽友来说，假阴性（False Negative, FN）是患者本身是染病了，但是由于预测错误，预测结果是无病，或者非感染者。...本篇我们来看下假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 这里的“真或假”其实就是指（医学上）检测正确或错误，（机器学习中）预测正确或错误。...，导致误判为有病 TN（真阴性）： 本身无病，并且检测/预测正确 那么像这种在机器学习中来判断预测值为阳性（1），阴性（0）的问题是典型的二元分类问题。...可以看到，这些指标是使用真阳性/TP(人有糖尿病，预测为糖尿病)、真阴性/TN(人没有糖尿病，预测不是糖尿病)、假阳性/FP(人没有糖尿病但预测为糖尿病)和假阴性/FN(人有糖尿病但预测不是糖尿病)来计算的
画成矩阵图表示，结果就非常清晰: 从图中可以看出，行表示该测试集中实际的类别，比如猫类一共有25+5=30个，狗狗类有15+55=70个。其中被分类模型正确分类的是该表格的对角线所在的数字。...= 30， N = 70， PP = 40, PN = 60 进行二分类模型预测过程中，样本类别被模型正确识别的情况其实有两种，一种是阳性样本被正确识别，另一种是阴性样本被正确识别，据此我们可以有如下定义...）、并且被正确识别为阴性（类别0）的样本总数；TN发生时也被称为正确拒绝（correct rejection）； 上述样本中，TP=25，TN = 55 ~ 当然，对于误分类的样本，其实也有两种情况，其一是阳性样本被误识别为阴性...，其二是阴性样本被误识别为阳性，据此我们也有如下定义: False positive（FP）：样本属于阴性（类别0），但被错误判别为阳性（类别1）的样本总数；FP发生时也被称为发生I类了错误（Type...则该模型的准确率为98%，因为它正确地识别出来了测试集中的98个狗狗，只是错误的把2个猫咪也当做狗狗，所以按照准确率的计算公式，该模型有高达98%的准确率。 可是，这样的模型有意义吗？
---- 敏感性（Sensitivity）和特异性（Specificity）是用于评估医学测试或生物信息学预测模型性能的两个重要参数。 敏感性：也被称为真阳性率，是指测试对疾病阳性个体的识别能力。...换句话说，它是测试正确识别出的阳性结果（真阳性）占所有实际阳性样本（真阳性+假阴性）的比例。如果一个测试的敏感性很高，那么它错过真正的阳性结果（即产生假阴性结果）的可能性就很小。...特异性：也被称为真阴性率，是指测试对疾病阴性个体的识别能力。换句话说，它是测试正确识别出的阴性结果（真阴性）占所有实际阴性样本（真阴性+假阳性）的比例。...如果一个测试的特异性很高，那么它错误地将阴性样本识别为阳性（即产生假阳性结果）的可能性就很小。 在理想情况下，我们希望一个测试的敏感性和特异性都能达到100%，但在实际情况中，这两者往往需要进行权衡。...例如，如果我们希望尽可能少地错过阳性结果（即提高敏感性），那么我们可能需要接受更多的假阳性结果（即降低特异性）。反之亦然。
然后请你思考这个问题，如果那场考试是高考怎么办？你耗得起吗？ 所以我们需要模拟考试，也就是验证集。...你能够再去做一套高考题并且拿高分吗？你能够去当家教向学弟学妹传授你的知识和解答他们的问题吗？ 偷窥到了测试集的机器学习模型就是废品，没有人需要它，它也做不了任何有用的事情。...真阳性、假阳性、假阴性和真阴性 对比上面的表格很容易看出，你做对的题会对应着 真(True) 这个前缀，对了就对了，不管啦。...而你做错的题则带了 假(False) 的前缀，做错的题分两种：你回答真但答案是假，这是假阳性；你回答为假但是答案为真，则为假阴性。很明显，阳性阴性是对应着你的回答。 那我们为啥需要这乱七八糟的东西？...我们一般把数量较少的样本叫阳性样本，一般情况下我们也只关心阳性样本的预测结果。最常见的倾斜数据例子是癌症检查，得了癌症的不幸的人就是阳性样本，相对于健康的大众，他们是稀少的存在。
然后请你思考这个问题，如果那场考试是高考怎么办？你耗得起吗？ 所以我们需要模拟考试，也就是验证集。...你能够再去做一套高考题并且拿高分吗？你能够去当家教向学弟学妹传授你的知识和解答他们的问题吗？ 偷窥到了测试集的机器学习模型就是废品，没有人需要它，它也做不了任何有用的事情。...真阳性、假阳性、假阴性和真阴性 对比上面的表格很容易看出，你做对的题会对应着 真 (True) 这个前缀，对了就对了，不管啦。...而你做错的题则带了 假 (False) 的前缀，做错的题分两种：你回答真但答案是假，这是假阳性；你回答为假但是答案为真，则为假阴性。很明显，阳性阴性是对应着你的回答。 那我们为啥需要这乱七八糟的东西？...我们一般把数量较少的样本叫阳性样本，一般情况下我们也只关心阳性样本的预测结果。最常见的倾斜数据例子是癌症检查，得了癌症的不幸的人就是阳性样本，相对于健康的大众，他们是稀少的存在。
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