灵敏度与特异度计算器

关于此计算器

本计算器根据由真实结果与预测结果构成的 2×2 混淆矩阵，求诊断检验的灵敏度（真阳性率，TP/(TP+FN)，即检验正确标出的实际阳性病例所占的比例）、特异度（真阴性率，TN/(TN+FP)，即检验正确排除的实际阴性病例所占的比例）和总体准确率。灵敏度高意味着漏掉的真实病例少；特异度高意味着被错误标出的健康人少，而这两者通常此消彼长，取决于检验的判定阈值设在何处。

临床医生和流行病学家用这些数字来判断一项筛查检验对于某种疾病的患病率是否足够可靠，医疗器械和检验试剂的制造商在验证时要把它们报告给监管机构，公共卫生官员在决定是否推行大规模筛查项目时也会用到。构建机器学习分类器的数据科学家用完全相同的数学，只是名称为召回率和真阴性率，来评估模型性能，生物统计学专业的学生则用这个计算器练习混淆矩阵问题。