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...
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(truepositiverate,TP)或者有病阳性率(positiveindisease,PID)。其计算公式为:灵敏度=a/(a+c)。2．特异度(specificity)是实验结果判断为阴性人数占真正无病人数的比例。又叫真阴性率(truenegativerate,TN)或无病阴性率(negativein...
NPV=TN/(TN+FN) TPR(True Positive rate):真正例率,等同于正例的召回或灵敏度 TPR=TP/(TP+FN)=recall=sensitivity FPR(False Positive Rate):假正例率,即误诊率(没病检测出有病是误诊,有病检测出没病是漏诊),没病检测出有病占整体没病人数的比例。 FPR=FP/(FP+TN)=1-specify (参考混淆矩阵) FNR(...
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。 召回率(Recall)在机器学习和统计分类中使用更为广泛,它的目的与敏感性一致,即衡量模型从所有正类样本中正确检出的...
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,...
如果一个实例是正类,且被预测为正类,就是真正类(True Positive),如果是负类,被预测为正类,为假正类...是真正类率(true positive rate ,TPR), 计算公式为TPR=TP / (TP + FN),刻画的是分类器所识别出的正实例占所有正实例的比例。另外一个是负正类率(false 分类评价指标 有些东西虽然简单,但是还是...
Recall(召回率) = Sensitivity(敏感指标,True Positive Rate,TPR)= 查全率 表示的是,模型正确识别出为正类的样本的数量占总的正类样本数量的比值。一般情况下,Recall越高,说明有更多的正类样本被模型预测正确,模型的效果越好。 Recall = TP/(TP+FN)
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。
-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)- TNR：true ...