灵敏度/真正例率/sensitivity/TPR 召回率的另一种叫法。公式:TPR= TP / (TP+FN)。 特异度/真反例率/specificity/TNR 特异度是实际为反例的样本中,预测为反例的占比。是实际为赝品的瓷器中,被锤哥鉴定为赝品的占比。 公式:TNR = TN / (FP+TN)。是对真实反例的预测覆盖面的一种度量。 锤哥的例子中,TN...
灵敏度与特异度:真假识别的细微差别 灵敏度,或真正例率(TPR),衡量的是模型识别出真正例的能力,而特异度,或真反例率(TNR),则关注模型识别出真反例的准确性。例如,锤哥鉴定为赝品的瓷器中,有85%确实是假货(TNR=17/3+17);同样,误诊率(FPR)表示实际为赝品而被误判为真品的比例,而漏...
negative灵敏度(Sensitivity) 误诊率=1-特异度召回率(Recall)假阳性率FNR=FN/condition positive真阴性率TNR=TN/condition...FalseNegative (假负,FN)被模型预测为负的正样本;可以称作漏报率TruePositive Rate(真正率,TPR) 或灵敏度(sensitivity) TPR =TP ...
准确率Accuracy=(TP+TN) / (TP+FP+TN+FN), 即预测正确的比上全部的数据 精确率Precision=TP / (TP+FP),即在预测为正向的数据中,有多少预测正确了 召回率Recall=TP / (TP+FN),即在所有正向的数据中,有多少预测正确了 灵敏度和特异度 灵敏度 (不漏诊)=真阳性人数/(真阳性人数+假阴性人数)*100% 特...