Специфичность (Specificity)

Синонимы: True Negative Rate, TNR

Разделы: Алгоритмы

Loginom: Качество бинарной классификации (визуализатор)

Специфичность — это показатель, отражающий точность работы модели бинарной классификации. Специфичность определяется как отношение числа истинно-отрицательных классификаций $TN$ (true negative) к общему числу отрицательных классификаций, т.е. сумме истинно-отрицательных и ложно-положительных $FP$ (false positive, ошибок I рода) классификаций:

$Sp=\frac{TN}{TN+FP}$

Если число ложно-положительных классификаций велико, т.е. модель допустила большое количество ошибок, распознав отрицательные примеры как положительные, то специфичность стремится к 0. Напротив, если же число ложно-положительных наблюдений стремится к 0, то специфичность стремится к 1.

Модель, обладающая высокой специфичностью (т.е. допускающая малое число ошибок I рода), обеспечивает большую вероятность правильного распознавания для отрицательных наблюдений.