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...
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。
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。
癌症的早期诊断、治疗是提高疗效的关键。近年来,甲胎蛋白免疫检测法(简称AP法)被普遍小应用于肝癌的普查和诊断。对一肝癌患者,己知用AFP检测方法的真阳性率为94%,假阳性
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...
准确度包括敏感度和特异度两种属性,用于评价两个诊断试验的一致性;阳性预检值表示阳性试验结果中的患病者的比率,阴性预检值表示阴性试验结果中的非患病者的比率;阳性似然比是真阳性率和假阳性率的比值,比值与实验结果理想程度呈正相关。阴性似然比是假阴性率和真阴性率的比值,比值与实验结果理想程度呈负相关。反馈...
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...