FNR:即假负率,本来为正样本的样本被预测为负样本的总样本数量÷真实结果为正样本的总样本数。 相当于假设检验中,犯第二类错误概率(β) 3、FPR=fp/(fp+tn) FPR:即假正率,本来为负样本的样本被预测为正样本的总样本数量÷真实结果为负样本的总样本数。 相当于假设检验中,犯第一类错误概率(α) 4、TNR=tn/...
下面几个是另一套,经常出现在业务里面(当然算ROC的时候,也是需要用到TPR和FPR的) 4. TPR(True Positive Rate,真阳性率):就是召回率 \mathrm{TPR} = \mathrm{Recall} = \frac{TP}{TP + FN} 5. TNR(True Negative Rate,真阴性率):预测对的负样本 占 全体负样本 的比例: \mathrm{TNR} = \frac{T...
1. TPR、FPR&TNR 从列联表引入两个新名词。其一是真正类率(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 positive rate, FPR),计算公式为: FPR = FP / (FP + TN) 计算的是分类器错认为正类的...
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...
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...
在数据集不平衡的情况下,如何计算平均TPR、TNR、FPR、FNR?例FPR: 3.54224720e-04 0.00000000e+00 1.59383505e-05 0.00000000e+00所以,我可以计算为4级和除以4吗?TPR :3.54224720e-04 + 0.00000000e+00 + 1.59383505e-05 +0.000000e+00/4= 0.99966?如何计算3.54224720e- ...
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真阳性率（TPR）和真阴性率（TNR）分别表示正样本和负样本被正确预测的比例。假阳性率（FPR）是指预测为正的样本中实际上为负的比例。假阴性率（FNR）是正样本中未被正确预测的比例。在实际应用中，选择合适的阈值至关重要。在诊断系统中，通常更关注假阴性（拒识率），以确保没有被遗漏的病例。而...
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 预测结果 正样本 负样本 实际 情况 正样本 TP FN 负样本 FP TN 具体含义和理解参...机器...
机器学习-基础知识 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。