-TNR:true negative rate,描述识别出的负例占所有负例的比例 计算公式为:TNR= TN / (FP + TN) -PPV:Positive predictive value 计算公式为:PPV=TP / (TP + FP) -NPV:Negative predictive value 计算公式:NPV=TN / (FN + TN) 其中TPR即为敏感度(sensitivity),TNR即为特异度(specificity)。 维基百科的...
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...
将这里一切工作都做好之后,运行main.py文件, 会输出你数据种类名称的数组,计算精确率,召回率和特异度和平均精确率和平均召回率,还会绘制相应的混淆矩阵图,且自动将图片保存在当前文件夹下。
下面介绍几个定义: sensitivity:灵敏度,定义是TP/P = TP/(TP+FN),等价于召回率(recall)。表示真正例中有多少被召回了。 specificity:特异度,定义为TN/N = TN/(TN+FP),表示真阴性里面有多少被检出了。 1-sensitivity:FN/(TP+FN),说的是阳性中有多少被误判成了阴性,也就是漏检,或者说是Type II error ...
Python机器学习计算ROC曲线灵敏度特异度 roc曲线灵敏度和特异性, 灵敏度高==假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低。用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来。特异性高==假阳性率低,即错把健康判定为病人的
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