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。
TPR的计算公式如下: TPR = TP / (TP + FN) 其中,TP表示真正例数(被正确预测为正例的样本数),FN表示假负例数(实际为正例但被错误预测为负例的样本数)。 TNR TNR的计算公式如下: TNR = TN / (TN + FP) 其中,TN表示真负例数(被正确预测为负例的样本数),FP表示假正例数(实际为负例但被错误预测...
我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。 我们可以看出,左上角的点(TPR=1,FPR=0),为完美分类,也就是这个医生医术高明,诊断全对。点A(TPR>FPR),医生A的判断大体是正确的。中线上的点B(TPR=FPR),也就是医生B全都是蒙的,蒙对一半,蒙错一半;下半平面的点C(TPR<> 还是一开始的那幅图,假设如下就...
F-score(F值)又称作F1-measure,是综合考虑Precision和Recall的指标: 2. TPR, FPR, TNR, FNR, AUC TPR(True Positive Rate)可以理解为所有正类中,有多少被预测成正类(正类预测正确),即召回率: FPR(False Positive Rate)可以理解为所有反类中,有多少被预测成正类(正类预测错误): TNR(True Negative Rate)可...
本文介绍机器学习中的二分类性能评估指标Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TNR, TPR, F1 Score, Balanced F Score基本含义,给出公式和具体算例,并作简要分析。 基础定义 评估指标 预测结...
整理分类评价指标【TPR、TNR、pre、F1、混淆矩阵】 特异度(specificity)与灵敏度(sensitivity) https://www.jianshu.com/p/7919ef304b19 查全率(Recall),查准率(Precision),灵敏性(Sensitivity),特异性(Specificity),F1,PR曲线,ROC,AUC的应用场景 https://www.e-learn.cn/content/qita/2520407...
(False Negative Rate , FNR) FNR = FN /(TP + FN) ,即被预测为负的正样本结果数/正样本实际数③.假正类率(False Positive Rate , FPR) FPR = FP /(FP + TN) ,即被预测为正的负样本结果数/负样本实际数④.真负类率(True Negative Rate , TNR)【特指度(specificity)】 TNR = TN TP、TN、FP...
人们给 TPR, FPR, FNR, TNR 这些指标取了很多不同的名字,比如:TPR 可以叫真阳性率、灵敏度、召回率,FNR 有假阴性率、特异度、漏检率, 感觉记忆起来比较麻烦。今天突发灵感, 用一个 "召回" 加上不同的修饰词, 就可以表达这几个概念, 比如 TPR 叫召回率 (召回的占该召回的比例), FPR 叫误召回率 (召回...
深度学习分类基础概念对ACC、PPV、TPR、TNR 技术标签:深度学习笔记深度学习 查看原文 从混淆矩阵看各种度量 或者是正例中猜对的比例。 * 理解1:范围是0-1,猫的例子中sensitivity=4/5=0.8 * 理解2: 分母是真实正例的总数,和你的猜测值无关 * 理解3: 分子是你猜正例且猜对的次数,和...自己的见解和专一...
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