假阳性率(FPR)是指在二分类问题中,被错误地判定为正例的负例样本的比例。它可以通过以下公式计算: FPR = FP / (FP + TN) 其中,FP表示被错误地判定为正例的负例样本数量,TN表示被正确地判定为负例的负例样本数量。 真阳性率(TPR),也称为灵敏度(Sensitivity)或召回率(Recall),是指在二分类问题中,...
真阳性率(True Positive Rate,TPR),也称为灵敏度(Sensitivity)或召回率(Recall),是指在所有实际为正例的样本中,被正确地判断为正例的比例。计算真阳性率的公式如下...
或者预测结果错了,但是围绕这个结果衍生出来了很多指标(准确率、精确率、查准率、查全率、真阳性率、假阳性率、ROC、AUC、PRC、KS、F1……),加上绕来绕去的概念,很多人无法很快对其进行快速理解,本文尝试以图文结合的方式,以最直白的描述,为大家厘清这这些指标的含义,揭开这些纸老虎的面纱。
假阳性率与真阳性 假设一个检查能查出99%的恶性肿瘤,这个诊断率听起来令人印象深刻,但是可以很容易就设计出一个能100%查出肿瘤的方法:可以让所有被检者的结果都是阳性,能100%查出肿瘤造成的后果就是假阳性率很高。假阳性即正常人被检测阳性,假阳性率即正常人群中正常人被检测阳性的概率,这里多了一个率就要注意分...
题外话:对很多机器学习初学者来说,本来二分类问题的模型评估其实很简单,无非就是预测结果对了,或者预测结果错了,但是围绕这个结果衍生出来了很多指标(准确率、精确率、查准率、查全率、真阳性率、假阳性率、ROC、AUC、PRC、KS、F1……),加上绕来绕去的概念,很多人无法很快对其进行快速理解,本文尝试以图文结合的方式...
即假阳性占真阴性的比例;计算公式为: 假阳性率=1-特异度 假阳性率=(B/(B+D))*100% 8)假阴性率/阴性错误率(False Negative rate) 即假阴性占真阳性的比例;计算公式为: 假阴性率=1-灵敏度 假阴性率=C/(A+C) 9)...
假阳性率,即实际无病,但根据筛检被判为有病的百分比。 在实际为0的样本中你预测为1的概率 纵坐标为true positive rate(TPR):TP/(TP+FN) 真阳性率,即实际有病,但根据筛检被判为有病的百分比。 在实际为1的样本中你预测为1的概率,此处即【召回率】【查全率】recall ...
ROC曲线展示真阳性率与假阳性率之间的关系，是评估二分类模型性能的有效工具。真阳性率代表模型正确识别正类的比例，假阳性率则表示模型误将负类识别为正类的比例。KS曲线（Kolmogorov-Smirnov）则用于衡量模型区分正负类的能力，曲线越陡峭，区分能力越强。PRC曲线（Precision-Recall Curve）直观呈现精确率与...
ROC曲线上的每个点，横坐标是假阳性率，纵坐标是真阳性率，就像导航图，帮你找到在精度和召回率之间的最佳平衡点。KS曲线（Kolmogorov-Smirnov）则是另一种衡量分类器性能的方式，特别关注数据分布的相似度。PRC曲线（Precision-Recall Curve）则聚焦在精确度与召回率的权衡上，展示了不同阈值下模型的表现...
在艾滋病初筛检测出现假阳性的概率并不高,仅为5%左右。但的确有一些特殊人群在进行抗体筛查的时候,更容易出现艾滋病假阳的情况。比如正处于妊娠期的孕妇,另外就是一些患有风湿免疫性系统相关疾病的患者,之所以他们HIV假阳性概率更高的原因是因为他们相对来说更容易出现