Positief voorspellende waarde versus gevoeligheid: wat is het verschil?

Een van de meest gebruikelijke manieren om de prestaties van een classificatiemodel te evalueren is het creëren van een verwarringsmatrix, die de voorspelde resultaten van het model samenvat met de werkelijke resultaten van de dataset.

Twee maatstaven waarin we vaak geïnteresseerd zijn in een verwarringsmatrix zijn positief voorspellende waarde en gevoeligheid .

Positief voorspellende waarde is de kans dat een waarneming met een positief voorspelde uitkomst daadwerkelijk een positieve uitkomst heeft .

Het wordt als volgt berekend:

Positief voorspellende waarde = True Positives / (True Positives + False Positives)

Gevoeligheid is de kans dat een waarneming met een positief resultaat daadwerkelijk een positief voorspeld resultaat heeft.

Het wordt als volgt berekend:

Gevoeligheid = echte positieven / (echte positieven + valse negatieven)

Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze twee metrieken in de praktijk kunt berekenen.

Voorbeeld: Berekening van positief voorspellende waarde en gevoeligheid

Stel dat een arts een logistisch regressiemodel gebruikt om te voorspellen of 400 mensen al dan niet een bepaalde ziekte hebben.

De volgende verwarringsmatrix vat de voorspellingen van het model samen:

We zouden de positief voorspellende waarde als volgt berekenen:

• Positief voorspellende waarde = True Positives / (True Positives + False Positives)
• Positief voorspellende waarde = 15 / (15 + 10)
• Positief voorspellende waarde = 0,60

Dit vertelt ons dat de kans dat iemand die een positieve testuitslag krijgt ook daadwerkelijk de ziekte heeft , 0,60 is.

We berekenen de gevoeligheid als volgt:

• Gevoeligheid = echte positieven / (echte positieven + valse negatieven)
• Gevoeligheid = 15 / (15 + 5)
• Gevoeligheid = 0,75

Dit vertelt ons dat de kans dat iemand met de ziekte daadwerkelijk een positieve testuitslag krijgt 0,75 is.

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u een verwarringsmatrix maakt in verschillende statistische software:

Hoe u een verwarringsmatrix maakt in Excel
Hoe maak je een verwarringsmatrix in R
Hoe je een verwarringsmatrix creëert in Python