如何计算TPR和TNR 真阳性率(True Positive Rate,简称 TPR),也称灵敏度(Sensitivity),是指实际为正例且被正确判断为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。 真阴性率(True Negative Rate,简称 TNR),也称特异度(Specificity),是指实际为负例且被正确判断为负例的样本数占所有实际为负例的样本
tpr 和 tnr的计算公式(一)tpr和tnr的计算公式(一)TPR和TNR是衡量分类模型性能的指标，其中TPR（True Positive Rate）指真正例率，是指在所有实际为正例中，被正确预测为正例的比例；TNR（True Negative Rate）指真负例率，是指在所有实际为负例中，被正确预测为负例的比例。下面列举了TPR和TNR的计算公式，并...
TPR、FPR&TNR 2、精确率Precision、召回率Recall和F1值 3、综合评价指标F-measure 4、ROC曲线和AUC 考...
如何计算TPR和TNR 真阳性率(True Positive Rate,简称 TPR),也称灵敏度(Sensitivity),是指实际为正例且被正确判断为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。 真阴性率(True Negative Rate,简称 TNR),也称特异度(Specificity),是指实际为负例且被正确判断为负例的样本数占所有实际为负例的样本数的比例。
计算TPR 和 TNR 的公式如下: TPR= TP / (TP + FN) TNR= TN / (TN + FP) 其中: TP(True Positive):实际为正例且被正确预测为正例的样本数。 TN(True Negative):实际为负例且被正确预测为负例的样本数。 FN(False Negative):实际为正例但被错误预测为负例的样本数。
真阳性率(True Positive Rate,简称 TPR),也称灵敏度(Sensitivity),是指实际为正例且被正确判断为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。 真阴性率(True Negative Rate,简称 TNR),也称特异度(Specificity),是指实际为负例且被正确判断为负例的样本数占所有实际为负例的样本数的比例。 计算TPR 和 TNR ...