تقنية

Specificity في التصنيف: كيف نحسب النجاح داخل الفئة السلبية؟

ست سلبيات صحيحة من سبع تعطي النوعية بينما إصابة إيجابية واحدة من ثلاث تعطي الاسترجاع
لا تكفي نسبة الفئة السلبية لوصف اكتشاف الفئة الإيجابية.

Specificity في التصنيف، أو النوعية، تقيس حصة السلبيات الفعلية التي صنفناها سلبية بصورة صحيحة. صيغتها TN ÷ (TN + FP)، وفق التوثيق. [1]

الخلاصة السريعة

ثبت الفئة الإيجابية أولًا، ثم اقسم السلبيات الصحيحة على كل السلبيات الفعلية؛ هذا مقام مختلف عن مقام استرجاع الإيجابيات. [1]

  • النوعية TN ÷ (TN + FP) تبدأ من الفئة السلبية الفعلية، لا من كل الحالات ولا من قائمة التنبؤات السلبية. [1]
  • في عشر حالات، سبع سلبية فعلية أصبنا في ست منها، وثلاث إيجابية أصبنا في واحدة؛ النوعية 6 ÷ 7، واسترجاع الإيجابي 1 ÷ 3.
  • الإيجابية الكاذبة واحدة من سبع سلبيات فعلية، أي معدلها 1 ÷ 7؛ مع المقام نفسه، مجموع هذا المعدل والنوعية يساوي 1.
  • إذا بدلنا أي فئة نسميها إيجابية، يتبدل تفسير المقامين دون تغيير الحالات؛ وعند غياب السلبيات الفعلية لا تعرف نسبة النوعية دون سياسة عرض.

حدد من نسميه سلبيًا

يصف المرجع النوعية بقدرة التصنيف على تجنب الإيجابيات الكاذبة، باستخدام نسبة TN إلى TN + FP. [1] لا يعني اسمها جودة عامة لكل جوانب النموذج.

نختار مهمة افتراضية: هل يحتاج ملف إلى ورقة فهرس إضافية؟ نسمي «يحتاج» إيجابيًا و«لا يحتاج» سلبيًا. كلمة سلبي لا تعني أن الملف تالف أو أقل قيمة؛ إنها اسم إحدى الفئتين في حسابنا. نكتب هذا التعريف قبل قراءة أي نسبة.

احسب نسبة داخل كل فئة فعلية

أنشأنا عشر حالات: ثلاث تحتاج الورقة وسبع لا تحتاجها. قرارنا اكتشف واحدة من المحتاجة وفوّت اثنتين. وفي غير المحتاجة، أبقى ستًا سلبية وأضاف واحدة خطأ إلى الاحتياج. لذلك TP = 1 وFN = 2 وTN = 6 وFP = 1.

النوعية 6 ÷ (6 + 1) = 6 ÷ 7، نحو 85.71%. واسترجاع الإيجابي 1 ÷ (1 + 2) = 1 ÷ 3، نحو 33.33%. النوعية المرتفعة نسبيًا في الجدول لا تثبت أننا اكتشفنا معظم الملفات المحتاجة.

كما لا نقسم الست على الثماني التي تنبأنا بسلبها؛ الثماني تشمل الست الصحيحة والإيجابيتين الفائتتين. تلك مجموعة مختلفة عن السلبيات الفعلية السبع. نراجع وصف المقام قبل وضع اسم المقياس فوق الرقم.

متى يكمل معدل الخطأ النوعية؟

معدل الإيجابية الكاذبة في جدولنا هو FP ÷ (FP + TN)، أي 1 ÷ 7. نستعمل المقام نفسه الذي استعملناه للنوعية؛ واحدة خطأ وست صحيحة تقسمان السلبيات الفعلية السبع.

لذلك 6 ÷ 7 + 1 ÷ 7 = 1. هذه علاقة حسابية في الفئة السلبية، ولا تعني أن النوعية والاسترجاع الإيجابي يكملان بعضهما. جمع 6 ÷ 7 و 1 ÷ 3 لا يستخدم مجموعة واحدة يقسمها الحدّان.

إذا أردت نسبة ما فات من الإيجابيات، فابحث داخل الإيجابيات الفعلية الثلاث. لا تنقل متمم نسبة من فئة إلى الأخرى لمجرد أن المصطلحين يصفان «نجاحًا» أو «خطأ».

الملصق الغائب أو المتبدل يحتاج تفسيرًا

لو جعلنا «لا يحتاج» هو الإيجابي الجديد، دون تغيير القرار أو الحالات، يصبح استرجاع الإيجابي الجديد 6 ÷ 7، والنوعية الجديدة 1 ÷ 3. لم يتدرب النموذج من جديد؛ تغير منظور تسمية الفئة.

وفي مجموعة لا تحتوي أي سلبي فعلي وفق تعريفنا، يكون TN + FP صفرًا. لا يوجد كسر معرف لهذه المجموعة؛ إن عرضت أداة صفرًا أو رمزًا آخر، نحتاج إلى معرفة سياستها قبل تفسيره نجاحًا أو فشلًا مقاسًا.

لم ننفذ دالة تقييم أو نستخدم مثالًا تشخيصيًا. يحصر الحساب معنى النوعية في مقامها والفئة التي سميناها، ويمنع تحويل تفوقها على رقم آخر إلى حكم عام على صلاحية القرار للمهمة.

المصادر ومتابعة القراءة

  1. imbalanced-learn: specificity_score (يفتح في نافذة جديدة)imbalanced-learn.org

أُعدّ هذا المقال بصياغة عربية أصلية بالاستناد إلى المصادر أعلاه، وهو مدخل تمهيدي إلى الموضوع. اقرأ منهجية المحتوى وحدوده.