Вопрос или проблема
В некоторых опубликованных работах, особенно в области анализа медицинских изображений, вместо того чтобы писать уровень ложноположительных срабатываний в процентах, его указывают на случай, например, FP: 128,52 [/случай].
Что это значит? Отличается ли это от процентного значения? Как рассчитать это на случай?
В общем, уровень ложноположительных срабатываний сокращается как FPR, так что вероятно, что “FP: 128,52 [/случай].” это не уровень, а просто количество ложноположительных случаев. В этом случае они также должны указать общее количество случаев, и вы легко сможете получить уровень: FPR = FP/общее количество.
Ответ или решение
В области анализа медицинских изображений часто используются различные метрики для оценки точности и надежности методов машинного обучения и алгоритмов обработки данных. Одной из таких метрик является частота ложных срабатываний, или false positive rate (FPR). Однако в некоторых научных публикациях вместо процентного отображения этой метрики указывают ее количество на случай, например, "FP: 128.52 [/case]".
Что это значит и как отличается от процентного показателя?
Что означает "FP: 128.52 [/case]"?
Когда указывают FP на случай, речь идет не о проценте ложных срабатываний, а скорее о среднем количестве ложных срабатываний на исследуемый случай. Это может быть особенно полезно в медицинской диагностике, где каждый случай может представлять собой отдельное сканирование или обследование пациента. Таким образом, метрика "пер случай" позволяет понять, сколько в среднем ложных положительных результатов возникает для каждого случая исследования.
Чем это отличается от процентного показателя?
Процентная частота ложных срабатываний (percentage rate) рассчитывается как отношение количества ложных положительных результатов к общему количеству проверенных случаев, выраженное в процентах. В то время как показатель "пер случай" дает абсолютное значение среднего количества ложных положительных результатов за случай.
Как рассчитать это значение?
Для вычисления FP на случай используется следующая формула:
[ \text{FP на случай} = \frac{\text{Общее количество ложных срабатываний}}{\text{Количество случаев}} ]
Таким образом, если в исследовании проверено 1000 случаев и зарегистрировано 128520 ложных срабатываний, то FP на случай будет равна 128.52.
Почему это важно?
Метрика false positive per case особенно актуальна, когда важно понять, насколько часто модель ошибается в реальных условиях, особенно если речь идет о критически важных приложениях, таких как медицинская диагностика, где каждое ложное срабатывание может иметь серьёзные последствия. Использование среднего значения по случаям позволяет более точно оценить продукт или методику в терминах практического применения и потенциальных рисков.
Использование показателя "пер случай" помогает в принятии решений о целесообразности развертывания алгоритмов в клинической практике, особенно когда нужно сравнить различные подходы или оптимизировать существующие системы до приемлемого уровня точности.
На основе вышеизложенного, использование значения false positive per case обеспечивает ясность и релевантность аналитики в специфических областях медицины, где точность является ключевым фактором успеха.