True Positive(TP):实际患病并被模型正确检测出的病人数量。 True Negative(TN):实际不患病并被模型正确检测出的病人数量。 False Positive(FP):实际不患病但被模型错误地检测出患病的病人数量。这通常被称为“误报”。 False Negative(FN):实际患病但被模型错误地检测出不患病的病人数量。这通常被称为“漏报”。
True Positive (真正, TP)被模型预测为正的正样本;可以称作判断为真的正确率 True Negative(真负 , TN)被模型预测为负的负样本 ;可以称作判断为假的正确率 False Positive (假正, FP)被模型预测为正的负样本;可以称作误报率 False Negative(假负 , FN)被模型预测为负的正样本;可以称作漏报率 True Positiv...
True Positive:本来是正样例,分类成正样例。 True Negative:本来是负样例,分类成负样例。 表示分类错误: False Positive :本来是负样例,分类成正样例,通常叫误报。 False Negative:本来是正样例,分类成负样例,通常叫漏报。 true positive rate = true positive / (true positive + false negative) 准确率是针对...
如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive)。相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative)。 列联表如下表所示,1代表正类,0代表负类。 预测 从列联...
对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive)、假正例(false positive)、真反例(true negative)、假反例(false negative),令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数。那么查准率(Precision)应该定义为 A.TP/(TP+FP)B.TP/(TP+FN)C.(TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)D....
第一个形容词为true, false表名这个判断跟真实结果相比是正确还是错误的,有没有犯错误。 第二个词positive或者negative,表明判断的内容是阳性还是阴性。 比如,你判断一件事情是阳性,但是你犯错误了,结论是错…
False positive和False negative这两个词广泛出现在各种领域，就计算机领域来说，通常出现在与安全有关的技术资料中，是什么意思呢？我们来分析一下。首先，两个词的共有部分是False，假的，拿流行话来说叫不靠谱。那后面的词是什么意思呢？Positive的中文意思是“确实的；积极的，肯定的；正的，阳性的...
在医学检测中，False Positive（假阳性）和False Negative（假阴性）是两种常见的错误结果。假阳性指的是被误诊为阳性，即检测结果显示为阳性但实际并未患病。这可能是由于检测方法的局限性，或者某些情况下，健康个体被错误地认定为携带某种疾病。这种错误可能导致误诊，增加患者心理压力，占用医疗资源，并对...
False Positive（误报）是指检测结果显示为阳性，但实际上没有，比如误将健康人识别为病毒携带者。这可能会导致严重的心理压力，如误报HIV检测结果，可能导致患者极度恐慌。相反，False Negative（漏报）则是指实际有病或感染但检测结果为阴性，例如，乙肝病毒感染者被误判为未感染。在计算机领域，防病毒...
False Negative : False(检测模型不能成功地) Negative (判定出结果是Negative的) True Positive : True(检测模型成功地) Positive (判定出结果是Positive的) True Negative : True(检测模型成功地) Negative (判定出结果是Negative的) 具体例子: 病者癌症为良性,检测结果为恶性,则为False Positive,假阳性 ...