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 N...
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...
我需要找到(i) p= 0.3；(ii) p= 0.7的概率截止值的TPR和TNR。
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(Tr...
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。
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。
1、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...