它们是统计学、数据科学、信息科学、计算机科学、医学中非常常用的专业术语,所以我们有必要对其进行深入理解。 敏感性(真阳性率,True Positive Rate = TPR)是指测试结果为阳性的概率,以真正为阳性为条件。 特异度(真阴性率,True negative Rate = TNR)是指以真阴性为条件,检测结果为阴性的概率。 如果不知道真实情况...
) - FPR:false positiverate,描述将负例识别为正例的情况占所有负例的比例计算公式为:FPR=FP/ (FP+TN) -TNR:truenegativerate,描述识别出...,即实际有病而被诊断出患病的概率,没有放过一个患病的人。如果将标准定在最右边的虚线上,则是特异度最高的时候,即实际没病而被诊断为正常的概率,没有冤枉一个没...
不同阈值下模型的sensitivity和specificity不同。 AUC:areas-under-the-curve,曲线下的面积(AUC)越大,或者说曲线更接近左上角(true positive rate=1, false positive rate=0)。AUC的意义:分别随机从正负样本集中抽取一个正样本,一个负样本,正样本的预测值大于负样本的概率。Wilcoxon-Mann-Witney Test。 参考:如何...
1.灵敏度(sensitivity)是试验判断为阳性人数占真正有病人数.doc,1.灵敏度(sensitivity)是试验判断为阳性人数占真正有病人数的比例。又叫真阳性率(true positive rate, TP)或者有病阳性率(positive in disease, PID)。其计算公式为:灵敏度=a/(a+c)。 2.特异度(specificit
查全率(Recall):recall是相对真实的情况而言的:假设测试集里面有100个正类,如果模型预测出其中40个是正类,那模型的recall就是40%。查全率也称为召回率,等价于灵敏性(Sensitivity)和真正率(True Positive Rate,TPR)。 查全率的应用场景:需要尽可能地把所需的类别检测出来,而不在乎结果是否准确。比如对于地震的预测,...
AUC:areas-under-the-curve,曲线下的面积(AUC)越大,或者说曲线更接近左上角(true positive rate=1, false positive rate=0)。AUC的意义:分别随机从正负样本集中抽取一个正样本,一个负样本,正样本的预测值大于负样本的概率。Wilcoxon-Mann-Witney Test。
在更深入讨论之前,了解这两个指标的准确定义至关重要。敏感性(Sensitivity),也被称为真正率(True Positive Rate, TPR),它的计算公式是:在所有实际为正类的样本中,被正确预测为正类的样本比例。公式为TP / (TP + FN),其中TP是真正例,FN是假负例。
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 Positive Rate(真正率 , TPR)或灵敏度(sensitivity) TPR = TP /(TP + FN) 正样本预测结果数 / 正样本实际数 True Negative Rate(真负率 , TNR)或特指度...
-TPR:true positive rate,描述识别出的所有正例占所有正例的比例 计算公式为:TPR=TP/ (TP+ FN) -FPR:false positive rate,描述将负例识别为正例的情况占所有负例的比例 计算公式为:FPR= FP / (FP + TN) -TNR:true negative rate,描述识别出的负例占所有负例的比例 ...
BER:balanced error rate 计算公式为:BER=1/2*(FPR+FN/(FN+TP)) TPR:true positive rate,描述识别出的所有正例占所有正例的比例 计算公式为:TPR=TP/ (TP+ FN) FPR:false positive rate,描述将负例识别为正例的情况占所有负例的比例 计算公式为:FPR= FP / (FP + TN) ...