← Tous les exercices
Matrice de confusion, sensibilité et spécificité sur 8 radios
Partie 5 · ★
Huit radiographies de test, avec la probabilité de pneumonie donnée par un modèle (exemple construit pour la séance du cours) ; vraies vaut 1 pour une pneumonie. On décide « pneumonie » si la probabilité vaut au moins 0,5.
Compte les quatre cases : vrais positifs (VP, pneumonies détectées), faux négatifs (FN, manquées), faux positifs (FP, fausses alarmes), vrais négatifs (VN, sains rassurés). Puis calcule la sensibilité VP / (VP + FN), la spécificité VN / (VN + FP), la précision et l'accuracy.
probas = [0.90, 0.80, 0.65, 0.55, 0.35, 0.60, 0.40, 0.10] vraies = [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0] dit = [1 if p >= ___ else 0 for p in probas] vp = sum(1 for d, v in zip(dit, vraies) if d == 1 and v == 1) fn = sum(1 for d, v in zip(dit, vraies) if d == 0 and v == 1) fp = sum(1 for d, v in zip(dit, vraies) if d == 1 and v == 0) vn = sum(1 for d, v in zip(dit, vraies) if d == 0 and v == 0) sensibilite = vp / (vp + fn) specificite = vn / (vn + ___) precision = vp / (vp + fp) accuracy = (vp + vn) / len(vraies)
Ctrl/⌘+Entrée