这两个指标分别是:灵敏度和(1- 特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)。 灵敏度(Sensitivity) =TP/(TP+FN) 特异度(Specificity) =TN/(FP+TN) 其实我们可以发现灵敏度和召回率是一模一样的,只是名字换了而已。 由于我们比较关心正样本,所以需要查看有多少负样本被错误地预测为正样本,所以使用(1- 特异...
1. 灵敏度,特异度,真正率,假正率 在正式介绍ROC/AUC之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的选择也正是ROC和AUC可以无视样本不平衡的原因。这两个指标分别是:灵敏度和(1-特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)。 灵敏度(Sensitivity) =TP/(TP+FN) 特异度(Specificity) =TN/(FP+TN) 其实我们可以...
正式介绍ROC和AUC之前,还需要再介绍两个指标,真正率(TPR)和假正率(FPR)。 真正率(TPR) = 灵敏度(Sensitivity) =TP/(TP+FN) 假正率(FPR) = 1-特异度(Specificity) =FP/(FP+TN) TPR和FPR分别是基于实际表现1、0出发的,也就是说在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。因此,无论样本是否均衡,都...
这两个指标分别是:灵敏度和(1-特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)。 灵敏度(Sensitivity) = TP/(TP+FN) 特异度(Specificity) = TN/(FP+TN) 其实我们可以发现灵敏度和召回率是一模一样的,只是名字换了而已。 由于我们比较关心正样本,所以需要查看有多少负样本被错误地预测为正样本,所以使用(1-特异...
1. 灵敏度,特异度,真正率,假正率 在正式介绍 ROC/AUC 之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的选择也正是 ROC 和 AUC 可以无视样本不平衡的原因。这两个指标分别是:灵敏度和(1- 特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)。 灵敏度(Sensitivity) =TP/(TP+FN) ...
灵敏度/真正例率/sensitivity/TPR 召回率的另一种叫法。公式:TPR= TP / (TP+FN)。 特异度/真反例率/specificity/TNR 特异度是实际为反例的样本中,预测为反例的占比。是实际为赝品的瓷器中,被锤哥鉴定为赝品的占比。 公式:TNR = TN / (FP+TN)。是对真实反例的预测覆盖面的一种度量。
召回率 = 灵敏度 = P(X=1 | Y=1) 特异度 = P(X=0 | Y=0) 从上面三个公式看到:如果我们先以实际结果为条件(召回率,特异度),那么就只需考虑一种样本,而先以预测值为条件(精准率),那么我们需要同时考虑正样本和负样本。所以先以实际结果为条件的指标都不受样本不平衡的影响,相反以预测结果为条件的...
1. 灵敏度,特异度,真正率,假正率 在正式介绍 ROC/AUC 之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的选择也正是 ROC 和 AUC 可以无视样本不平衡的原因。 这两个指标分别是:灵敏度和(1- 特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)。 灵敏度(Sensitivity) = TP/(TP+FN) 特异度(Specificity) = TN/(FP+...
真正率(TPR) = 灵敏度(Sensitivity) = TP/(TP+FN) 假正率(FPR) = 1-特异度(Specificity) = FP/(FP+TN) TPR和FPR分别是基于实际表现1、0出发的,也就是说在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。因此,无论样本是否均衡,都不会被影响。
真正率(TPR) = 灵敏度(Sensitivity) =TP/(TP+FN) 假正率(FPR) = 1-特异度(Specificity) =FP/(FP+TN) TPR和FPR分别是基于实际表现1、0出发的,也就是说在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。因此,无论样本是否均衡,都不会被影响。