真正率-真负率

模型评估指标详解
最新推荐文章于 2024-10-09 20:35:58 发布
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#机器学习 #算法

本文详细介绍了模型评估中常用的几个核心指标：真正例（TP）、真负例（TN）、假正例（FP）与假负例（FN），并进一步解释了这些指标如何用于计算真正率（TPR）、真负率（TNR）、假正率（FPR）和假负率（FNR）。通过这些指标可以全面了解模型在分类任务中的表现。

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 = TP /（TP + FN）
正样本预测结果数 / 正样本实际数

True Negative Rate（真负率 , TNR）或特指度（specificity）
TNR = TN /（TN + FP）
负样本预测结果数 / 负样本实际数

False Positive Rate （假正率, FPR）
FPR = FP /（FP + TN）
被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数

False Negative Rate（假负率 , FNR）
FNR = FN /（TP + FN）
被预测为负的正样本结果数 / 正样本实际数

准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
chase
08-24 4万+
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
机器学习中的模型评估：精确率-召回率曲线与F1分数
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-20 2154
在机器学习项目中，评估模型的性能是确保模型有效性和可靠性的关键步骤。精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve, PR Curve）和F1分数是评估分类模型性能的重要指标，尤其是在处理不平衡数据集时。这些指标可以帮助我们更好地理解模型在不同阈值下的性能，选择最适合任务的模型。本文将从精确率-召回率曲线和F1分数的基本概念出发，通过一个完整的代码示例带你入门，并探讨其应用场景和注意事项。精确率-召回率曲线（PR Curve）是一种性能度量，用于评估二元分类模型的性能。
机器学习中ROC曲线和AUC评估指标
weixin_57038791的博客
11-23 3862
ROC全称是接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve）。AUC（Area Under the Curve）ROC曲线下的面积，用于衡量“二分类问题”机器学习算法的性能。对此，为了定义ROC曲线，首先我们由混淆矩阵引入“真正例率”（True Positive Rate，简称TPR）和“假正例率”（False Postive Rate，简称FPR）。
True(False) Positives (Negatives), 召回率和精度定义
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luckydongbin的专栏
04-01 2万+
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
机器学习——数据仓库与数据挖掘——期末复习（简答题）
m0_46493223的博客
06-13 5273
数据仓库与数据挖掘——期末复习（简答题）
True(False) Positives (Negatives) 的含义
suifenghahahaha的博客
01-24 1396
出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ 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 Negati
理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
m0_45373271的博客
08-20 1817
这里写目录标题1. ROC（接受者操作特征曲线）2.AUC曲线下面积（Area Under Curve）3.ROC/AUC 的 Python 实现 P,R,F1值的介绍 真正率（TPR） = 灵敏度 = TP/(TP+FN) 假正率（FPR） = 1- 特异度 = FP/(FP+TN) 下面是真正率和假正率的示意，我们发现 TPR 和 FPR 分别是基于实际表现 1 和 0 出发的，也就是说它们分别在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。 **正因为如此，所以无论样本是否平衡，都不会被影响。**还是拿之
如何解释召回率与准确率-知乎1
08-04
精确率是预测为正的样本中真正为正的比例，它关注的是模型预测为正的样本的质量。计算公式为： \[ \text{精确率} = \frac{\text{预测正确的正样本数}}{\text{所有预测为正的样本数}} \] **F值(F1 Score)**： F值是...
机器学习篇-逻辑回归-分类评估-混淆矩阵-精确率-召回率-F1值
m0_60916732的博客
10-09 1875
设模型中含有待估参数w，可以取很多值。已经知道了样本观测值，从w的一切可能值中（选出一个使该观察值出现的概率为最大的值，作为w参数的估计值，这就是极大似然估计。（顾名思义：就是看上去那个是最大可能的意思）# 导包​# 1. 加载数据# 查看数据基本信息​# 2. 数据处理# 2.1 用np.NaN替换?', np.NaN)# 2.2 删除缺失值, 按行删除data.dropna(inplace=True) # 默认按行删除 => axis=0 or index。
NLP：F1-Score 精确率 - P 准确率 -Acc 召回率 - R
专心致志写BUG的博客
07-21 1701
机器学习 F1-Score 精确率 - P 准确率 -Acc 召回率 - R 准确率 召回率 精确率 ： 　　准确率->accuracy, 精确率->precision. 召回率-> recall.三者很像，但是并不同，简单来说三者的目的对象并不相同。 　　大多时候我们需要将三者放到特定的任务环境中才会更加明显的感觉到三者的差异。 　　在介绍这些之前，我们先回顾一下我们的混淆矩阵。 True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数. True Negative(.
真正/假正/假负/真负的吧啦吧啦……（各种介绍中的准确率、精确率、召回率、敏感性、特异性……
aqin1012的博客
02-08 1167
最近总是碰到各种各样的比值、、总结一下自己的理解吧，欢迎大家批评指正~~~ 前提（列个表先。。。） 这张表能解决掉大部分问题（机智如我……^ ^） 还是再啰嗦介绍下—— 准确率（Accurancy） 预测对的样本占样本总数的比例 准确率 = 预测情况与真实情况一致的样本个数 / 样本总数 Accurancy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)Accurancy = ( TP + TN ) ...
模型评估——ROC曲线与AUC计算（真正率假正率）
Wxxx744的博客
10-14 4164
评估方法： 在学习得到的模型投放使用之前，通常需要对其进行性能 评估。为此， 需使用一个“测试集”（testing set）来测试 模型对新样本的泛化能力，然后以测试集上的“测试误差 ”（testing error）作为泛化误差的近似。 我们假设测试集是从样本真实分布中独立采样获得，所以 测试集要和训练集中的样本尽量互斥。 给定一个已知的数据集，将数据集拆分成训练集S和测试集 T，通常的做法包括留出法、交叉验证法、自助法。 评估指标： 要评估模型的好坏光有评估方法还不行，还得确定评估指标。 所谓评估指标就是
一文理清楚，准确率，精度，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
weixin_44467105的博客
02-14 2762
一.混淆矩阵 如上图为一个混淆矩阵， 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； 相对应的， True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵...
ROC/AUC、精准率、召回率、真正率，假正率等指标含义，学习笔记
weixin_50007828的博客
04-14 2248
1. 混淆矩阵 对于二分类模型，预测值与真实值的组合情况，行成了混淆矩阵。 第一个字母表示是否预测正确（T/F），第二个表示预测为 P/1 还是 N/0。 2. 准确率 预测正确的结果占总样本的百分比，准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 样本不平衡时，该指标失效。 3. 精准率 Precision，也即查准率，在所有被预测为正的样本中实际为正样本的概率，精准率=TP/(TP+FP) 4. 召回率 Recall，也即查全率，在实际为正的样本中被预测为正样本的概率，查全率=TP/(TP+FN)
【一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC】
weixin_44625736的博客
08-29 392
ROC/AOC
【机器学习】(周志华--西瓜书) 真正例率（TPR）、假正例率（FPR）与查准率（P）、查全率（R）
发现问题，解决问题。
04-12 1万+
Q:试述真正例率（TPR）、假正例率（FPR）与查准率（P）、查全率（R）之间的联系。 查全率: 真实正例被预测为正例的比例 真正例率: 真实正例被预测为正例的比例 显然查全率与真正例率是相等的。 查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例 假正例率: 真实反例被预测为正例的比例 两者并没有直接的数值关系。 敏感度，召回率，命中率或真实阳性率（TPR） 特异性，选择性或真阴...
查准率，查全率，真正例率，假正例率
To be a better man
10-31 4703
本篇对他们的定义不做深入探究，主要是用来对比方便记忆。 正例 反例 正例 TP TN 反例 FP FN 查准率：P=TPTP+FPP = \frac{TP}{TP + FP}P=TP+FPTP​ 准不准，竖相加 查全率：R=TPTP+TNR = \frac{TP}{TP + TN}R=TP+TNTP​ 全不全，横向加 正例率 : TPR=TPTP+FNTPR =...
机器学习 | 模型评估和选择 各种评估指标总结——错误率精度－查准率查全率－真正例率假正例率 PR曲线ROC曲线
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机器学习 | 模型评估和选择 各种评估指标总结——错误率精度－查准率查全率－真正例率假正例率　PR曲线ROC曲线
混淆矩阵 真正率
最新发布
03-28
### 混淆矩阵中真正率的概念及计算方法 #### 真正率的定义 真正率（True Positive Rate, TPR），也被称为召回率（Recall）或灵敏度（Sensitivity），是指在所有实际为正类的样本中，模型正确预测为正类的比例。它...
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