特异性(specificity)= TN / N 负例中被分对的比例,衡量的是对负例的识别能力 精度(precision)= TP / (TP+FP) 分在正例中的实际为正例所占的比率,也叫精准率,查准率 召回率(recall rate)= TP / (TP+FN),也叫灵敏度,查全率 综合分类率(F1-score): 3. ROC曲线和AUC包围面积 ROC曲线是(Receiver Ope...
ROC 曲线图是反映敏感性与特异性之间关系的曲线。 X轴:负正类率(false postive rate,FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例;(1-Specificity) Y轴:真正类率(true postive rate,TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率)(又是召回率recall) 根据曲线位置,把整个图划分成了两部分,曲线下方部分的面积被称为 ...
main.py为绘制混淆矩阵和计算其他指标的代码,我们需要注意一下这里,修改成自己的模型类的名称。 from model import lenet#自己模型类的名字叫啥,这个lenet就改成啥,#举例,如果是alexnet,就改成from model import alexnet#模型代码放入model.py文件中自己模型类的名称,自行查看class后面,我这里是lenet main.py impo...
2. 精确率Precision = 阳性预测值PPV 3. 假正例FPR = 1 - 特异性Specificity 4. F1 = 1/P + 1/R = 2*P*R/(P+R) 5. 约登指数YoudenIndex = 敏感性Sensitivity + 特异性Specificity −1 1. 2. 3. 4. 5. 在机器学习中,通常只关心「正例」的识别情况,对应的指标为精准率P、召回率R、综合指...
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