Calculateur de sensibilité et spécificité

La sensibilité et la spécificité transforment une matrice de confusion à quatre cellules en les deux caractéristiques de fonctionnement qu'un article diagnostique, une note de dépistage ou une revue de classifieur binaire cite réellement. La sensibilité — aussi appelée taux de vrais positifs ou recall — est la part des positifs réels que le test capture : vrais positifs divisés par vrais positifs plus faux négatifs. La spécificité — le taux de vrais négatifs — est la part des négatifs réels qu'il laisse correctement non signalés : vrais négatifs divisés par vrais négatifs plus faux positifs. Ce calculateur de sensibilité et de spécificité accepte ces quatre effectifs et renvoie les deux taux comme proportions sur l'intervalle unité et comme pourcentages.

Ce que mesurent sensibilité et spécificité dans un tableau 2×2

Un test ou un classifieur binaire répartit les observations en quatre cellules : vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs et faux négatifs. La sensibilité répond à l'une de ces questions : parmi celles et ceux qui ont vraiment la condition, ou appartiennent à la classe positive, quelle fraction la règle a-t-elle signalée ? La formule est les vrais positifs sur la somme des vrais positifs et des faux négatifs — chaque positif réel, capturé ou manqué.

La spécificité répond à la question complémentaire : parmi celles et ceux qui sont vraiment exempts de la condition, quelle fraction la règle a-t-elle correctement laissée non signalée ? Cette formule est les vrais négatifs sur la somme des vrais négatifs et des faux positifs. Ces identités sont antérieures aux tableaux de bord de l'apprentissage automatique.

Elles sont le langage des études diagnostiques, des programmes de dépistage et des manuels d'épidémiologie, et elles ne coïncident pas avec la valeur prédictive positive ni avec la négative. Les valeurs prédictives mêlent la prévalence aux mêmes quatre cellules ; la sensibilité et la spécificité ne le font pas. Un essai très sensible peut encore laisser une valeur prédictive positive modeste lorsque la maladie est rare, parce que les faux positifs noient les quelques vrais cas.

Inversement, un essai spécifique peut manquer beaucoup de cas si sa sensibilité est faible. Cette page s'arrête aux deux taux. Elle n'estime pas la prévalence, ne calcule ni rapports de vraisemblance ni probabilité post-test, et ne comprime pas le tableau en une seule corrélation de Matthews ni en un score F1.

Ce sont d'autres intentions de recherche, avec leurs propres pages. Vous obtenez ici la paire de caractéristiques de fonctionnement à partir des quatre effectifs que vous avez déjà, comme proportions sur l'intervalle unité, plus les mêmes chiffres en pourcentages afin qu'une section méthodes puisse citer l'une ou l'autre convention sans une seconde conversion.

Où un calculateur de sensibilité et de spécificité justifie sa place

Les cours de méthodes diagnostiques utilisent un calculateur de sensibilité et de spécificité pour que les apprenants transforment un tableau 2×2 publié en les deux taux sans les confondre avec les valeurs prédictives. Les notes de programmes de dépistage et les clubs de lecture citent souvent les deux caractéristiques de fonctionnement d'une cohorte de validation — mammographie, troponine, antigène rapide, un nouveau PCR — et appeler un minuscule point d'accès parse évite de tirer un paquet statistique complet pour quatre entiers.

Ne confondez pas cette page avec une page de probabilité post-test qui prend sensibilité et spécificité comme entrées, avec une page du théorème de Bayes qui veut aussi un prior, ni avec une page de corrélation de Matthews qui comprime les mêmes quatre cellules en un seul coefficient : ici l'intention de recherche, ce sont les deux taux eux-mêmes.

Gardez les requêtes petites, figez les proportions arrondies dans les tests, et vous obtenez une sensibilité et une spécificité reproductibles pour les devoirs, les extensions LMS et les workers de bord sans dresser une infrastructure d'algèbre symbolique à vous. Envoyez toujours des effectifs non négatifs, et traitez une ligne ou une colonne de réels à zéro comme une erreur de contrat plutôt que comme une affirmation silencieuse de cent pour cent.