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/...
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...
作者：李小文，先后从事过数据分析、数据挖掘工作，主要开发语言是Python，现任一家小型互联网公司的算法...
采石工 计算机视觉, 个人站点: quarryman.cn 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...
目录0. 前言 1. Precision、Recall、F-score(F-measure) 2. TPR、FPR、TNR、FNR、AUC 3. Accuracy 学习完吴恩达老师机器学习课程的机器学习系统设计,简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解,仅供参考。 如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注喔~我会非常开心的~ 0. 前言 针对二... ...
三、Accuracy,Precision,Recall,TPR,TNR, FPR, FNR 上面明白了,这些概念就好懂了。但其实问题关键在于这些概念的中文方法说法不统一。因此后面会做个总结。 1、Accuracy(准确率): 所有预测对的样本 占 所有样本 的比例: \mathrm{Accuracy} = \frac{TP + TN}{TP + FP + TN + FN} 2、 Precision(精确率)...
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线即受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve...
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...
(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 ...
计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例。还有一个真负类率(True Negative Rate,TNR),也称为specificity,计算公式为: TNR = TN /(FP + TN) = 1 - FPR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 精确率(正确率)和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。