True Positive(TP):实际患病并被模型正确检测出的病人数量。 True Negative(TN):实际不患病并被模型正确检测出的病人数量。 False Positive(FP):实际不患病但被模型错误地检测出患病的病人数量。这通常被称为“误报”。 False Negative(FN):实际患病但被模型错误地检测出不患病的病人数量。这通常被称为“漏报”。
对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive)、假正例(false positive)、真反例(true negative)、假反例(false negative),令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数。那么查准率(Precision)应该定义为 A.TP/(TP+FP)B.TP/(TP+FN)C.(TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)D....
如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive)。相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative)。 列联表如下表所示,1代表正类,0代表负类。 预测 从列联...
True Positive:本来是正样例,分类成正样例。 True Negative:本来是负样例,分类成负样例。 表示分类错误: False Positive :本来是负样例,分类成正样例,通常叫误报。 False Negative:本来是正样例,分类成负样例,通常叫漏报。 true positive rate = true positive / (true positive + false negative) 准确率是针对...
True Positive (真正, TP)被模型预测为正的正样本;可以称作判断为真的正确率 True Negative(真负 , TN)被模型预测为负的负样本 ;可以称作判断为假的正确率 False Positive (假正, FP)被模型预测为正的负样本;可以称作误报率 False Negative(假负 , FN)被模型预测为负的正样本;可以称作漏报率 ...
第一个形容词为true, false表名这个判断跟真实结果相比是正确还是错误的,有没有犯错误。 第二个词positive或者negative,表明判断的内容是阳性还是阴性。 比如,你判断一件事情是阳性,但是你犯错误了,结论是错的,就是false positive。 这样,你还会为记不住这几个词而犯愁吗?
真阳率(True Positive Rate, TPR)就是: 含义是检测出来的真阳性样本数除以所有真实阳性样本数。 假阳率(False Positive Rate, FPR)就是: 含义是检测出来的假阳性样本数除以所有真实阴性样本数。 ROC(Receiver Operating Characteristic) 很简单,就是把假阳率当x轴,真阳率当y轴画一个二维平面直角坐标系。然后不...
False Positive (简称FP):判断为正,但是判断错了。(实际为负) False Negative (简称FN):判断为负,但是判断错了。(实际为正) True Positive (简称TP):判断为正,且实际为正。 True Negative (简称TN):判断为负,且实际为负。 解释: 不管是false positive,false nagitive还是true positive或者true nagative。 后...
TN(True Negative):真负例/真阴性，是指被分类器正确分类的负样本。 TN(False Positive)：真正例/真...
False Positive (简称FP):判断为正,但是判断错了。(实际为负) False Negative (简称FN):判断为负,但是判断错了。(实际为正) True Positive (简称TP):判断为正,且实际为正。 True Negative (简称TN):判断为负,且实际为负。 解释: 不管是false positive,false nagitive还是true positive或者true nagative。 后...