В чем разница между специфичностью и чувствительностью модели?

Разница между специфичностью и чувствительностью модели заключается в том, что они характеризуют разные аспекты точности классификации. www.geeksforgeeks.org wiki.loginom.ru

Чувствительность измеряет способность модели правильно идентифицировать фактические положительные случаи. www.geeksforgeeks.org Она показывает, сколько из всех положительных случаев были правильно идентифицированы моделью как положительные. www.geeksforgeeks.org Высокая чувствительность означает, что модель обеспечивает большую вероятность правильного распознавания положительных примеров. wiki.loginom.ru

Специфичность, в свою очередь, фокусируется на правильном выявлении фактических негативных случаев и минимизации ложных тревог. www.geeksforgeeks.org Она показывает, какую часть действительно отрицательных случаев модель распознаёт верно. vitalflux.com Высокая специфичность означает, что модель правильно определяет большинство отрицательных результатов, а низкая — что модель помечает много отрицательных результатов как положительные. vitalflux.com

Ещё одно отличие заключается в том, что на чувствительность больше влияет распространённость положительного класса, а на специфичность — отрицательного. vitalflux.com

Чувствительность и специфичность обратно связаны: по мере увеличения чувствительности специфичность уменьшается, и наоборот. vitalflux.com Поэтому невозможно оптимизировать оба показателя одновременно. vitalflux.com

Важно достичь баланса между чувствительностью и специфичностью, так как модель с высокой чувствительностью, но низкой специфичностью, будет улавливать все положительные случаи, но наводнять систему ложными тревогами, а модель с низкой чувствительностью и высокой специфичностью может пропускать критические случаи. www.geeksforgeeks.org