True (False) Positives (Negatives) 相关概念

formal Verification 形式验证 形式验证的最大障碍:误报(false positives)的危险 第9章 本章探讨了导致FV误报的各种类型的问题:运行某种类型的FV流的情况,在项目的某个时候,当验证在逻辑上存在不合理之处时,设计被标记为“已验证”。 阅读详情

一、True (False) Positives (Negatives) 名词基本解释与举例

TP —— True Positive (真正, TP)是指某(些)个正样本被预测判定为正;此种情况可以称作判断为真的正确情况【correctly identified】

TN —— True Negative(真负 , TN)是指某(些)个负样本被预测判定为负;此种情况可以称作判断为假的正确情况【correctly rejected】

FP ——False Positive (假正, FP)是指某(些)个负样本被模型预测为正;此种情况可以称作判断为真的错误情况,或称为误报【incorrectly identified】

FN——False Negative(假负 , FN)是指某(些)个正样本被模型预测为负;此种情况可以称作判断为假的错误情况,或称为漏报【incorrectly rejected】

其中的“正”和“负”在不同实例中含义有所不同。通过以下数据库文档检索系统实例来理解上述4个名词,假设一个数据库中有100个文档,检索系统的任务是从中检索出与计算机相关的文档,此时“正样本”就是指那些与计算机相关的文档(假设有20个正样本),“负样本”就是指那些与计算机不相关的文档(假设有80个负样本)。

如果一个与计算机相关的文档【正样本】被检索系统检索到了,那么这就称为True Positive,这里有两个含义,一是指被检索到的文档本身就是与计算机相关的,二是指检索系统检索到了这个文档。【correctly identified】

类似地,如果一个与计算机不相关的文档【负样本】没有被检索系统检索到,那么这就称为True Negative,这里也有两个含义,一是指被检索到的文档本身就与计算机不相关,二是指检索系统没有检索到这个文档。【correctly rejected】

如果一个与计算机不相关的文档【负样本】被检索系统检索到了,那么这就称为False Positive,这里也有两个含义,一是指被检索到的文档本身就与计算机不相关,二是指检索系统检索到了这个文档。【incorrectly identified】

如果一个与计算机相关的文档【正样本】没有被检索系统检索到,那么这就称为False Negative,这里也有两个含义,一是指被检索到的文档本身就与计算机相关,二是指检索系统没有检索到这个文档。【incorrectly rejected】

接下来,上述四种情况可以通过以下表格来直观理解。

 与计算机相关与计算机不相关
检索系统检索到了True PositiveFalse Positive
检索系统没有检索到False NegativeTrue Negative

假设检索系统要检索与“计算机”相关的文档,数据库中有20个符合定义的文档(即与计算机密切相关的文档),但是检索系统的检索结果为:检索显示找到了13个文档,实际上检索系统检索到的这13个文档中却只有10个文档是符合要求的(即文档是数据库中与计算机密切相关的文档),有3个文档是不符合要求的。

此时,可得下表,

 与计算机网络相关与计算机网络不相关
检索到了103
没有检索到1077

因此,

真正率 True Positive Rate (TPR)= TP /(TP+FN)= 10/(10+10)= 50%,真正率TPR也称为召回率(Recall Rate)或查全率。【correctly identified】

假负率 False Negative Rate (FNR)= FN /(TP+FN)=10/(10+10)= 50%,假负率FNR也称为漏报率,真正率+假负率=1。【incorrectly rejected】

假正率 False Positive Rate (FPR)=  FP / (TN+FP)= 3/ (77+3)= 3.75%,假正率FPR也称为误报率。【incorrectly identified】

真负率 True Negative Rate (TNR)= TN / (TN+FP)= 77/ (77+3)= 96.25%,假正率+真负率=1.【correctly rejected】

除了上述四个“率”以外,还有一个查准率或称为精度,Precision Rate = TP/(TP+FP)=10/(10+3)=76.93%

二、参考文献:

http://baike.baidu.com/item/召回率

http://blog.sciencenet.cn/blog-605185-617068.html

http://www.techexams.net/forums/security/49256-true-positive-v-s-true-negative.html

True(False) Positives (Negatives), 召回率和精度定义 True Positive (真正, TP)被模型预测为正的正样本;True Negative(真负 , TN)被模型预测为负的负样本 ;False Positive (假正, FP)被模型预测为正的负样本;False Negative(假负 , FN)被模型预测为负的正样本;True Positive Rate(真正率 , TPR)或灵敏度(sensitivity)    TPR 阅读详情

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TP(True Positives): 真正例,预测为正例而且实际上也是负例。 FP(False Positives): 假正例,预测为正例然而实际上却是负例。 FN(false Negatives): 假负例,预测为负例然而实际上却是正例。 TN(True Negatives): 真负例,预测为负例而且实际上也是负例。 准确率 Accuracy:实际正负所占比例 分子:TP+TN 分母:TP+FP+TN+FN 精准率 Precision:预测正例中预测且实际正例所占比例 分子:TP 分母:TP+FP 召.

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