真正的面对

有些你不待见的东西,的确可以敬而远之。

但是有些根本性的问题,你却无法逃避。

你逃避得一时,逃避不了一世。他总在你面前晃悠,哪怕你一厢情愿的认为它会被时间冲淡。

只要你不解决,它总是存在。


真正的面对,首先正视它,感受它带给你的痛苦,思考,再认识,直至深刻的了解。

然后才是想出对策,应对困局。

真正的面对,虽然认识到不可能有一劳永逸的对策,但还是去想法设法应对。

人生有缺憾,应对亦不可能十全十美,但是还是要知难而进。

乐观的精神,

行动的勇气,

对结果的坦然接受,

这才是真正的面对。



### 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。它衡量了一个分类器识别正类的能力。 #### 真正率的计算公式 假设混淆矩阵如下所示: | | 预测为正类 | 预测为负类 | |---------------|--------------|----------------| | **实际为正类** | True Positive (TP) | False Negative (FN) | | **实际为负类** | False Positive (FP) | True Negative (TN) | 真正率可以通过以下公式计算: \[ TPR = \frac{TP}{TP + FN} \] 这里 \( TP \) 是真实正类被正确预测的数量,\( FN \) 是真实正类却被错误预测为负类的数量[^1]。 对于多分类问题,可以扩展到每个类别分别计算其真正率,并进一步汇总得到整体表现指标。例如,“宏平均”(Macro Average)召回率会先单独计算每个类别的真正率,再取这些值的简单平均[^4]。 ```python from sklearn.metrics import recall_score # 假设我们有测试集的真实标签 Ytest 和模型预测的结果 ypred recall_macro = recall_score(Ytest, ypred, average='macro') ``` 上述代码展示了如何利用 `sklearn` 库中的函数来计算宏观平均意义上的真正率/召回率。注意这里的参数设置决定了不同类型的平均方式。 #### 多分类情况下的应用 当面对多个类别时,混淆矩阵表现为一个 \(N \times N\) 的方阵形式,其中每一行代表某一特定的实际类别,而列则对应于该类别下各类别预测结果分布状况。具体某个类别的真正率仍遵循前述基本定义与算法逻辑,仅需关注相应行列数据即可得出结论[^2]。 ### 结论 综上所述,真正率作为评估分类效果的重要组成部分之一,在二元以及多元场景均有广泛应用价值,能够有效反映模型针对目标事件检测能力的好坏程度[^3]。
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