假正率,False Positive Rate,指的是原本为负样本中有多少被预测为正样本,关注的还是正样本,只不过从负样本的维度来观察,具体的公式为: FPR = FP/(FP+TN) 这里稍微总结一下真正率和假正率,两者关注的(目标)都是正样本,这符合实际问题的诉求,只不过两者关注的角度不同,真正率是从正样本的角度来看预测之后正...
True Positive Rate(真正率 , TPR)或灵敏度(sensitivity) TPR = TP /(TP + FN) 正样本预测结果数 / 正样本实际数 True Negative Rate(真负率 , TNR)或特指度(specificity) TNR = TN /(TN + FP) 负样本预测结果数 / 负样本实际数 False Positive Rate (假正率, FPR) FPR = FP /(FP + TN) 被...
FPR(假正类率),TPR(真正类率) TPR(True Positive Rate)=TPTP+FNTPTP+FN,即正类数据被分为正类的比例,也就是上面正例的召回率 FPR(False Positive Rate)=FPFP+TNFPFP+TN,即负类数据被分为正类的比例 ROC曲线就是以TPR为纵轴,FPR为横轴,调整阈值画的 AUC定义为ROC曲线下的面积 6,举例子 0 negative 负...
混淆矩阵的真正率、假..True Positive (真正, TP)被模型预测为正的正样本;TPR = TP /(TP + FN)正样本预测结果数 / 正样本实际数真负率(True Negative Rate , TNR)或特指度(specificity) TNR = TN /(TN + FP)
使用此存储过程可根据混淆矩阵来计算类的假正率。假正率是指所指定类中错误分类的记录数除以并非属于此类的实际值数目所得的比率。 权限 此语句的授权标识所拥有的特权必须包括 IDAX_USER 角色。 语法 IDAX.FPR(in parameter_string varchar(32672)) 参数描述 ...