sensitivity实现代码python
时间: 2023-05-01 16:02:08 浏览: 54
b'sensitivity\xe5\xae\x9e\xe7\x8e\xb0\xe4\xbb\xa3\xe7\xa0\x81python' 这段代码是Python编程语言中实现 sensitivity 功能的代码。
相关问题
python 计算sensitivity和specificity
计算 sensitivity 和 specificity 需要先知道真实类别和预测类别,假设真实类别为 positive 和 negative,预测类别为 true positive (TP)、false positive (FP)、true negative (TN) 和 false negative (FN),则:
- sensitivity = TP / (TP + FN),也称为召回率或真正率,表示预测为 positive 的样本中,实际为 positive 的比例。
- specificity = TN / (TN + FP),也称为真负率,表示预测为 negative 的样本中,实际为 negative 的比例。
下面是 Python 代码实现:
```python
def cal_sensitivity_specificity(y_true, y_pred):
TP = sum((y_true == 1) & (y_pred == 1))
FP = sum((y_true == 0) & (y_pred == 1))
TN = sum((y_true == 0) & (y_pred == 0))
FN = sum((y_true == 1) & (y_pred == 0))
sensitivity = TP / (TP + FN)
specificity = TN / (TN + FP)
return sensitivity, specificity
```
其中,`y_true` 是真实类别,`y_pred` 是预测类别,两者的长度应该相等。
python实现
以下是使用Python实现离散傅立叶变换矩阵FIM的拉普拉斯机制,包括计算噪声值和融合噪声后的FIM':
```python
import numpy as np
def laplace_mech(data, epsilon, sensitivity):
# 计算噪声的标准差
lambda_ = sensitivity / epsilon
std = np.sqrt(2) * lambda_
# 生成拉普拉斯噪声并添加到数据上
noise = np.random.laplace(scale=std, size=data.shape)
noisy_data = data + noise
return noisy_data
def FIM(n):
# 生成离散傅立叶变换矩阵FIM
F = np.zeros((n, n), dtype=np.complex64)
for i in range(n):
for j in range(n):
F[i][j] = np.exp(-2j * np.pi * i * j / n) / np.sqrt(n)
return F
def main():
# 生成随机概率向量p
n = 10
p = np.random.rand(n)
p /= np.sum(p)
# 计算灵敏度
sensitivity = 1 / np.sqrt(n)
# 计算噪声值
epsilon = 0.1
noise = laplace_mech(np.zeros(n), epsilon, sensitivity)
# 融合噪声后的概率向量x'
F = FIM(n)
x = np.dot(F, p)
x_prime = x + noise
p_prime = np.real(np.dot(np.conj(F.T), x_prime))
p_prime /= np.sum(p_prime)
# 融合噪声后的FIM'
F_prime = np.conj(F.T)
for i in range(n):
F_prime[i] = laplace_mech(F_prime[i], epsilon, sensitivity)
F_prime = F_prime.T
return p_prime, F_prime
```
上述代码中,np.random.laplace函数用于生成拉普拉斯噪声,np.dot函数用于矩阵乘法,np.conj函数用于求矩阵的共轭转置。最后,我们可以调用main函数来获得融合噪声后的概率向量p'和FIM'。