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Diferença de especificidade (SD)
A diferença de especificidade (SD) é a diferença na especificidade entre a faceta favorecida a e a faceta desfavorecida d. A especificidade mede a frequência com que o modelo prevê corretamente um resultado negativo (y'=0). Qualquer diferença nessas especificidades é uma forma potencial de desvio.
A especificidade é perfeita para uma faceta se todos os casos y=0 forem previstos corretamente para essa faceta. A especificidade é maior quando o modelo minimiza os falso-positivos, conhecidos como erro do Tipo I. Por exemplo, a diferença entre uma baixa especificidade para emprestar para a faceta a e a alta especificidade para emprestar para a faceta d, é uma medida de desvio em relação à faceta d.
A fórmula a seguir é para a diferença na especificidade das facetas a e d.
SD = d TN/ (dTN+FPd) - a TN/ (aTN+FP) = - a TNR d TNR a
As seguintes variáveis usadas para calcular a SD são definidas da seguinte forma:
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TNd são os negativos verdadeiros previstos para a faceta d.
-
FPd são os falso-positivos previstos para a faceta d.
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TNd são os negativos verdadeiros previstos para a faceta a.
-
FPd são os falso-positivos previstos para a faceta a.
-
TNRa= TNa/(TN a + FPa) é a verdadeira taxa negativa, também conhecida como especificidade, para a faceta a.
-
TNRd= TNd/(TN d + FPd) é a verdadeira taxa negativa, também conhecida como especificidade, para a faceta d.
Por exemplo, considere as seguintes matrizes de confusão para as facetas a e d.
Matriz de confusão para a faceta a favorecida
| Previsões de classe a | Resultado real 0 | Resultado real 1 | Total |
|---|---|---|---|
| 0 | 20 | 5 | 25 |
| 1 | 10 | 65 | 75 |
| Total | 30 | 70 | 100 |
Matriz de confusão para a faceta d desfavorecida
| Previsões de classe d | Resultado real 0 | Resultado real 1 | Total |
|---|---|---|---|
| 0 | 18 | 7 | 25 |
| 1 | 5 | 20 | 25 |
| Total | 23 | 27 | 50 |
O valor da diferença de especificidade é SD = 18/(18+5) - 20/(20+10) = 0.7826
- 0.6667 = 0.1159, o que indica um desvio contra a faceta d.
O intervalo de valores para a diferença de especificidade entre as facetas a e d para classificação binária e multicategórica é [-1, +1]. Esta métrica não está disponível para o caso de rótulos contínuos. Aqui está o que os diferentes valores de SD implicam:
-
Valores positivos são obtidos quando há maior especificidade para a faceta d do que para a faceta a. Isso sugere que o modelo encontra menos falso-positivos para a faceta d do que para a faceta a. Um valor positivo indica um desvio em relação à faceta d.
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Valores próximos de zero indicam que a especificidade das facetas que estão sendo comparadas é semelhante. Isso sugere que o modelo encontra um número semelhante de falso-positivos em ambas as facetas e não é tendencioso.
-
Valores positivos são obtidos quando há maior especificidade para a faceta a do que para a faceta d. Isso sugere que o modelo encontra mais falso-positivos para a faceta a do que para a faceta d. Um valor negativo indica um desvio em relação à faceta a.
