模型预测结果中的敏感性和特异性的通俗解释
Claude给的解释:
🍎 生活化例子:找苹果
想象你要在一个果园里找苹果:
🎯 敏感性(Sensitivity)= “找得全不全”
- 问题:果园里有100个苹果,你能找到多少个?
- 如果你找到了80个:敏感性 = 80/100 = 0.8
- 通俗理解:在所有真实存在的苹果中,你找到了多少比例
- 高敏感性:不会漏掉真苹果(但可能把梨也当成苹果)
- 低敏感性:会漏掉很多真苹果
🎯 特异性(Specificity)= “找得准不准”
- 问题:你总共拿了120个”苹果”,其中有多少真的是苹果?
- 如果120个中有80个真苹果:特异性 = 80/120 = 0.67
- 通俗理解:在你找到的所有东西中,有多少比例是真的苹果
- 高特异性:你拿的都是真苹果(但可能漏掉一些苹果)
- 低特异性:你拿了很多梨、橘子等冒充苹果
🧬 在基因预测中的含义
敏感性在基因预测中:
1 |
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特异性在基因预测中:
1 |
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📊 你的结果解读
根据你的Augustus结果:
🎉 核苷酸水平表现优秀
- 敏感性 0.988:在所有真实的基因核苷酸中,你找到了98.8%!几乎不漏
- 特异性 0.911:你预测的核苷酸中,91.1%是正确的!很准确
⚠️ 基因水平需要改进
- 敏感性 0.552:在1008个真实基因中,只找到了556个(55.2%),漏了不少
- 特异性 0.488:在1139个预测基因中,只有556个是对的(48.8%),一半是误报
🔍 通俗总结
好的模型应该是:
- 敏感性高:不漏掉真东西(宁可错杀,不可放过)
- 特异性高:不搞错假东西(宁可放过,不可错杀)
你的模型特点:
- ✅ 在细节层面(核苷酸)非常准确
- ❌ 在整体层面(基因)容易”张冠李戴”
形象比喻: 你的模型就像一个”近视眼”,看细节很清楚(核苷酸准确),但看整体轮廓时容易把两个人认成一个人,或者把一个人看成两个人(基因边界不够准确)。
这种情况很常见,说明模型需要在基因结构识别方面进一步优化!
模型预测结果中的敏感性和特异性的通俗解释
https://lixiang117423.github.io/article/model-train/