靈敏度和特異度 靈敏度和特異度英語Sensitivity and specificity或稱敏感性和特異性是从数学角度描述某种病症检验的准确性在醫學中廣為使用 靈敏度Sensitivity也稱為真陽性率召回率Recall 是指實際為陽性的樣本中判斷為陽性的比例例如真正有生病的人中被判斷為有生病者的比例計算方式是真陽性除以真陽性假陰性實際為陽性但判斷為陰性的比值 特異度Specificity也稱為真陰性率是指實際為陰性的樣本中判斷為陰性的比例例如真正未生病的人中被醫院判斷為未生病者的比例計算方式是真陰性除以真陰性假陽性實際為陰性但判斷為陽性的比值 必須注意的是陽性與陰性這兩個詞並不指涉固定的值僅是表示存在或不存在當使用在不同主題時其意義不會相同例如應用在討論疾病時陽性可以表示染病陰性可以表示健康 包括醫學診斷檢驗的許多測試中靈敏度是指真陽性沒有被忽視的程度所以偽陰性很少而特異度是真陰性確實鑑別的程度所以偽陽性很少因此一個高靈敏度的檢驗很少忽略真陽性例如即使有異常仍然檢驗為無異常而高特異度檢驗則很少將不是檢驗目標的其他東西鑑別為陽性例如檢驗出一種非常相似的細菌卻將其誤判為目標細菌一個高靈敏度且高特異度的檢驗表示其兩方面都做得好所以這個檢驗很少忽略它正在尋找的目標並且很少將其他東西誤判為目標 靈敏度可以作為避免假陰性的量化指標而特異度可以作為避免假陽性的量化指標對於任何測試而言都需要在靈敏度及特異度之間進行取捨例如機場安檢英语Airport security中對於登機人員是否有攜帶危險物品的檢查掃描器可能會在檢查到像皮帶頭或鎖匙等低危險物品時觸發低特異度但會減少實際攜帶了危險物品但沒有檢查到的可能性高靈敏度這個取捨可以用ROC曲线接收者操作特徵曲線來表示完美的分類器可以達到的靈敏度所有生病的人都會檢測為生病及的特異度沒有一個健康不生病的人會被檢測為生病但是理論上所有的分類器都會有最小的誤差範圍稱為贝叶斯错误率