药品质量标准方法学验证 PPT
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目的和背景验证的重要性和意义确保方法的准确性和可靠提高方法的适用性和普适性方法验证的定义方法验证的分类方法验证的原理方法验证的流程准确性指分析方法测量结果与真实值之间的一致程度。
精密度指分析方法在相同条件下重复测量结果的接近程灵敏度特异性线性范围检测限和定量限方法验证中常用的术语和概念方法验证计划的制定确定验证目标01制定验证方案02分配资源03步骤明确验证目标;选择合适的样本;01020304设计实验方案;进行实验操作;收集和分析数据;得出结论并撰写报告。
方法验证设计的原则和步骤方法验证中样本的选择和处理样本选择样本处理方法验证前的准备工作确定验证目标明确要验证的方法及其预期结果,设定合理的验证目标。
制定验证计划根据验证目标,制定详细的验证计划,包括实验设计、操作步骤、数据收集等。
准备实验材料准备所需的试剂、仪器、设备等实验材料,确保实验的顺利进行。
方法验证中的实验操作和数据收集010203方法验证后的数据处理和分析对收集到的实验数据进行整理、分类和归纳,提取有用信息。
将实验结果与预期结果进行比较,评估方法的准确性和可靠性。
方法验证结果的呈现和解释数据可视化结果描述对比分析准确率衡量方法找出真正正例的能力,也是用百分比表示。
召回率F1分数AUC 值01020403反映方法在不同阈值下的性能表现,面积越大性能越好。
衡量方法预测结果的正确性,通常用百分比表示。
综合考虑准确率和召回率的指标,用于评估方法的综合性能。
方法验证结果的评估指标和标准特征选择问题当特征维度过高或存在冗余特征时,可能影响模型的性能和稳定性。
解决方法包括特征降维、特征选择、特征转换等。
过拟合问题当模型在训练集上表现很好但在测试集上表现不佳时,可能存在过拟合。
解决方法包括增加数据量、使用正则化、减少模型复杂度等。
欠拟合问题模型在训练集和测试集上表现都不佳时,可能存在欠拟合。
解决方法包括增加模型复杂度、调整模型参数等。
数据不平衡问题当数据集中某一类别的样本数量远少于其他类别时,可能导致模型对该类别的识别能力较差。