特異性差異 (SD) - Amazon SageMaker

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特異性差異 (SD)

特異性差異 (SD) 是有利構面 a 和不利構面 d 之間的特異性差異。特異性測量模型正確預測負值結果的頻率 (y'=0)。這些特異性的任何差異都是一種潛在的偏差形式。

如果所有 y = 0 情況都正確地預測了該構面，那麼特異性對於構面來說是完美的。當模型最小化偽陽性 (稱為第一型錯誤) 時，特異性會更大。例如，向構面 a 貸款的低特異性和向構面 d 貸款的高特異性之間的差異是針對構面 d 的偏差量值。

以下公式用於構面 a 和 d 的特異性之間的差異。

        SD = 田納西d/(田納西 d + FPd)-田納西a/(田納西 a + FPa) = TNR d-TNR a

下列用於計算 SD 的變數定義如下：

  • TNd 是構面 d 預測的真陰性。

  • FPd 是構面 d 預測的偽陽性。

  • TNd 是構面 a 預測的真陰性。

  • TNd 是構面 a 預測的偽陽性。

  • TNRa= TNa/（TN a + FPa）是真正的負面速率，也稱為特異性，對於小面 a。

  • TNRd= TNd/（TN d + FPd）是真正的負面速率，也稱為特異性，對於小面 d。

例如，請考慮下列構面 a 和 d 的混淆矩陣。

混淆矩陣針對有利構面 a

類別 a 預測 實際結果 0 實際結果 1 總計
0 20 5 25
1 10 65 75
總計 30 70 100

混淆矩陣針對不利構面 d

類別 d 預測 實際結果 0 實際結果 1 總計
0 18 7 25
1 5 20 25
總計 23 27 50

特異性差異的值為SD = 18/(18+5) - 20/(20+10) = 0.7826 - 0.6667 = 0.1159，顯示對構面 d 的偏差。

對於二進位和多類別分類的構面 a 和 d 之間特異性差值的範圍是 [-1, +1]。此指標不適用於連續性標籤的情況。下述 SD 的不同值意義：

  • 當構面 d 的特異性高於構面 a 的特異性時，會獲得正值。這表明模型在構面 d 發生的偽陽性比構面 a 少。正值顯示構面 d 的偏差。

  • 接近零的值顯示正在比較的構面特異性相似。這表明模型在這兩個構面都發現了相似數目的偽陽性，並且沒有偏差。

  • 當構面 a 的特異性高於構面 d 時，會獲得負值。這表明模型在構面 a 發生的偽陽性比構面 d 多。負值顯示構面 a 的偏差。