TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC

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原文链接：https://www.cnblogs.com/sunupo/p/12827639.html

本文深入探讨了语义分割领域中常用的评价指标，包括像素准确率、平均精度、交并比等，解析每种指标的计算方法及应用场景，为理解和评估语义分割算法提供全面指导。
人脸识别算法中的TPR和FPR
chen_znn的博客
02-13 2446
本文记录了人脸识别算法中的TPR和FPR指标的定义
直观深入了解ROC曲线
syyjiang的博客
03-22 2356
讲原理的这篇讲得最好了： https://www.cnblogs.com/dlml/p/4403482.html 下面补充一些直观的解释和例子： TPR / FPR： 事实上从TPR和FPR的定义中并没有显示地指出这个Rate是相对于什么的Rate，事实上TPR的分母是*所有正例*，FPR的分母是*所有负例*。 画一个类似下图（上面那个博客链接中出现过）的图： 直观地...
ROC受试曲线AUC[TPR/ FPR/截断点/StratifiedKFold/KFold]
Dorisi_H_n_q的博客
09-22 5323
概念 ROC和AUC定义       ROC全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）。ROC曲线的面积就是AUC（Area Under the Curve）。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法性能（泛化能力）。 计算ROC需要知道的关键概念         首先，解释几个二分类问题中常用的概念：True Positive, Fal...
TPR与FPR
weixin_38241876的博客
02-23 464
真阳率就是预测对的阳性占所有实际的阳性的比例，假阳率就是预测错的阳性占所有实际阴性的比例。由于不同的阈值对应ROC曲线不同的点，因此ROC曲线的目的就是要找到一个最好的阈值。
机器学习入门教学——精度(Precision)、召回/真阳性率(Recall/TPR)、假阳性率(FPR)
计算机硕士的博客
08-17 4957
机器学习入门教学——精度(Precision)、召回/真阳性率(Recall/TPR)、假阳性率(FPR)，精度与召回的区别。
PG_Curve-master.rar_precision recall_recall_precision_roc_分类 roc
07-15
在IT行业中，尤其是在数据分析和机器学习领域，"PG_Curve-master.rar_precision recall_recall_precision_roc_分类 roc"这个标题和描述涉及到的是评估分类模型性能的关键概念。这些概念是理解和优化模型不可或缺的...
机器学习11. ROC曲线、AUC值、Accuracy、Precision、Recall 含义
xd_ljq的博客
05-12 1999
AUC 【****】/ROC，Accuracy，Precision，Recall 含义。查准率，查全率，样本均衡问题 部分图片转自这里 行的True和False表示预测为正负 列的Pos和Neg表示真实的正负 表哥说明： True Positive(TP)：将正类预测为正类的数量. True Negative(TN)：将负类预测为负类的数量. False Positive(FP)：将负类预测...
ROC、Precision、Recall和Accuracy
Yuyiin
10-20 1383
1.Precision&Recall 大多数情况下将样本分类为正例或反例的代价是不同的，当某个类别分类（正确）的重要性大于其他时，仅仅使用分类错误率来度量是不充分的，这样的度量错误掩盖了样例如何被错分的事实。 Precision（查准率）：预测为正例的样本中真正正例的比例。 TP/(TP+FP) Recall（召回率）：真正为正例的样本有多少被预测出来。 TP/(TP+FN) 例如： r...
模型评估指标 -1- 基础篇 -FPR/TPR/F1/ROC/AUC
I was young,I need more experience
02-28 4647
导语：本文是模型评估指标系列的第一篇，将详细地介绍分类模型中基于混淆矩阵衍生出来的各个指标的计算公式，如准确率，精确率，召回率，FPR，TPR，ROC曲线的绘制逻辑，AUC的计算公式等。本文首发在个人知乎和微信公众号：一直学习一直爽 文章目录混淆矩阵-Confusion Matrix准确率-Accuracy精确率-Precision召回率-RecallF1-调和精确率与召回率真正率-TPR假正率-FPRKS灵敏度-Sensitivity特异度-Specificity从点到线-ROC曲线从点到线-PRC曲.
深度学习分类常见评价指标：accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲线
qq_38895920的博客
05-22 4484
深度学习分类时常用到以下指标，这里做一个总结： 首先介绍一些指标的定义： (1)若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(True Negative TN) (3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive FP) (4)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negative FN） 这四个部分可以构成一个混淆矩阵： ...
TPR FPR 真阳率（true positive rate）、假阳率（false positive rate），AUC，ROC
weixin_44056948的博客
06-29 2万+
很早以前就知道这些概念了，不过由于跟自己的认知习惯不一样，所以碰到了还是经常会忘。于是索性把这些概念总结一下，以后再忘了也好找（其他的文章太啰嗦了，计算方法也写的不清不楚….） 另外我也会陆续更新一些其他的机器学习相关概念和指标，即是方便自己，也方便他人吧。 注意：本文将混用正负样本和阳性(+)阴性(-)这两套说法 真阳率、假阳率 这些概念其实是从医学那边引入到机器学习里面的，所以其思维逻辑多多少少会跟做机器学习的有点出入。我们去看病，化验单或报告单会出现（+）跟（-），其分别表型阳性和阴性。比如你.
TPR,FPR,P,R
weixin_44845357的博客
04-28 1379
精确度( precision )：TP / ( TP+FP ) = TP / P 召回率（recall）：TP / (TP + FN ) = TP / T 真阳性率（True positive rate）：TPR = TP / ( TP+FN ) = TP / T （敏感性 sensitivity） 假阳性率（False positive rate）：FPR = FP / ( FP + TN ) = FP / F （特异性：specificity） 准确率（Accuracy）：Acc = ( TP +
机器学习 - 模型评估（TPR、FPR、K1、ROC、AUC、KS、GAIN、LIFT、GINI、KSI）
Jeffy_Beh的博客
11-03 9913
1. 混淆矩阵 一个二分类模型，是对现实情况的一种预测。如病例（阴性/阳性、有病/没病）、邮件（垃圾邮件/非垃圾邮件）等。以病例为例，对于一个患者，存在着有病/没病两种结果。对于医生的诊断，也存在着有病/没病两种结果。将医生的诊断结果与患者的实际情况对比，则得出四种结果： 诊断为有病，实际上确实有病，称为真阳性(TP) 诊断为有病，实际上却没病，称为伪阳性(FP) 诊断为没病，实际上确实没病，称为真阴性(TN) 诊断为没病，实际上却有病，称为伪阴性(FN) 将上面的四种结果，可以绘制成一个2x..
TPR、FPR、TNR、FNR的理解
热门推荐
weixin_40710375的博客
04-24 3万+
转自：https://blog.youkuaiyun.com/zhq9695/article/details/82909967 TPR（True Positive Rate）可以理解为所有正类中，有多少被预测成正类（正类预测正确），即召回率，给出定义如下： FPR（False Positive Rate）可以理解为所有反类中，有多少被预测成正类（正类预测错误），给出定义如下： TNR（Tr...
ROC、Precision、Recall、TPR、FPR理解
riskychengallesgut的专栏
09-24 4658
首先，有如下预备知识需要清楚，即分类的四个基本属性，而其他相关指标均是通过该四项属性进行组合计算得出的。1. TP、TN、FP、FN - Relevant NonRelevant Retrieved true positives （tp） false positives（fp） Not Retrieved false negatives（fn） true negat
多分类TPR, FPR, ROC计算与画图
ODIMAYA的博客
11-19 1万+
sklearn.metrics.roc_curve（） 首先，需要使用sklearn.metrics.roc_curve()函数 sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True) 参数： y_true : 数组，shape = [样本数] 在范...
TP,TN,FP,FN,F1,TPR,FPR (一图看懂)
bagba的知识分享库
03-01 1297
一图看懂TP,TN,FP,FN,F1,TPR,FPR
【科研分享】推荐算法指标总结（ACC，Precision，Recall，F1，FPR，TPR，ROC，AUC，MAP，MRR，HR，NDCG...）
JinyuZ1996的博客
03-08 2万+
常用的推荐算法指标解释总结 1. 指标计算的参数（TP，TN，FP，FN） 　　TP：被正确分类的正例（True-Positive），即正例被分成正例的样本。 　　TN：被正确分类的负例（True-Negative），即负例被分成负例的样本。 　　FP：被错误分类的负例（False-Positive），即本来是负例却被分成了正例的样本。 　　FN：被错误分类的正例（False-Negative），即本来是正例却被分成了负例的样本。 2. 预测精准度（Accuracy） 　　即被正确分类的正例和
成为AI产品经理——TPR、FPR、ROC、AUC
m0_54231818的博客
11-26 3932
1.PR图、BEP 2.灵敏度、特异度 3 .真正率、假正率 4.ROC、AUC 5.KS
类别 precision recall f1-score support accuracy AP AUC 都是什么
最新发布
05-14
<think>好的，我现在需要回答用户关于机器学习指标的问题，包括precision、recall、f1-score、support、accuracy、AP、AUC这些指标的含义。首先，我得逐一理清每个指标的定义和计算公式，确保准确无误。 用户之前的问题提到了这些指标，所以我需要按照逻辑顺序逐个解释，可能从基础指标开始，如precision和recall，然后到综合指标f1-score，再到support、accuracy，最后是AP和AUC。需要确保每个术语都有明确的定义，并举例说明，这样用户更容易理解。 接下来，我需要检查是否需要参考提供的引用内容。引用里提到了accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC等，这些和用户的问题相符。不过要注意引用中的信息是否正确，比如AP通常指Average Precision，而AUC是ROC曲线下的面积，这些需要准确描述。 然后，我要考虑如何组织回答结构。可能先分点解释每个指标，使用公式时注意用LaTeX格式，比如$Precision = \frac{TP}{TP+FP}$。同时，用户提到要生成相关问题，这可能需要放在最后部分，提出几个相关的问题，比如这些指标的应用场景或如何计算等。 还需要注意用户提到的系统级指令，比如行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。比如在解释AUC时，可能需要独立成段的公式。同时，确保使用中文回答，避免任何markdown格式，除了代码块需要用三个反引号包裹。 另外，用户示例中在回答后添加了相关问题，我需要模仿这个结构，在最后生成相关问题，比如关于如何选择这些指标，或者它们的优缺点等。同时，引用标识要自然地添加在引用的段落末尾，比如引用[1]中的内容。 现在，我需要确保每个指标的解释正确无误。例如，support指的是每个类别的样本数量，而accuracy是总正确预测的比例。AP和AUC可能涉及更复杂的概念，如PR曲线和ROC曲线下的面积，需要简明扼要地说明。 可能遇到的疑问点：比如AP是否就是PR曲线的AUC？实际上，AP是Precision-Recall曲线下的面积，而AUC通常指ROC曲线的面积，需要区分清楚。此外，F1-score是precision和recall的调和平均，这点需要正确表达。 最后，检查LaTeX语法是否正确，例如公式中的括号是否闭合，变量是否正确使用斜体等。确保回答结构清晰，分点明确，每个指标之间有适当的过渡，帮助用户逐步理解。</think>### 机器学习评价指标详解 #### 1. 基础指标（二分类场景） - **TP（True Positive）**：正确预测的正类样本 - **FP（False Positive）**：错误预测为正类的负类样本 - **TN（True Negative）**：正确预测的负类样本 - **FN（False Negative）**：错误预测为负类的正类样本 #### 2. 核心指标定义 1. **Precision（精确率）** 预测为正类的样本中实际为正类的比例： $$ Precision = \frac{TP}{TP + FP} $$ 适用于关注**误报成本**的场景（如垃圾邮件检测）[^1]。 2. **Recall（召回率）** 实际为正类的样本中被正确预测的比例： $$ Recall = \frac{TP}{TP + FN} $$ 适用于关注**漏检成本**的场景（如疾病诊断）[^1]。 3. **F1-score（F1值）** Precision和Recall的调和平均数，平衡两者关系： $$ F1 = 2 \times \frac{Precision \times Recall}{Precision + Recall} $$ 特别适用于**类别不平衡**数据评估。 4. **Support（支持数）** 每个类别在测试集中的**实际样本数量**，反映数据分布特征。 5. **Accuracy（准确率）** 整体预测正确的比例： $$ Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + FP + TN + FN} $$ 在类别平衡时有效，但在不平衡数据中可能失真[^1]。 #### 3. 高级指标 1. **AP（Average Precision，平均精确率）** 通过改变分类阈值，计算Precision-Recall曲线下面积： $$ AP = \sum_{k} (Recall_k - Recall_{k-1}) \times Precision_k $$ 反映模型在不同召回率下的平均表现，常用于目标检测任务。 2. **AUC（Area Under ROC Curve）** ROC曲线下面积，反映模型对正负样本的区分能力： - ROC曲线以**FPR（False Positive Rate）**为横轴：$FPR = \frac{FP}{FP + TN}$ - **TPR（True Positive Rate，即Recall）**为纵轴 - 取值范围$[0,1]$，值越大表示分类性能越好。 ```python # 指标计算示例（Python sklearn实现） from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, accuracy_score, average_precision_score, roc_auc_score y_true = [1,0,1,1,0] y_pred = [1,0,0,1,1] print(f"Precision: {precision_score(y_true, y_pred)}") # 0.6667 print(f"Recall: {recall_score(y_true, y_pred)}") # 0.6667 print(f"F1-score: {f1_score(y_true, y_pred)}") # 0.6667 print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_true, y_pred)}") # 0.6 print(f"AP: {average_precision_score(y_true, y_pred)}") # 0.6389 print(f"AUC: {roc_auc_score(y_true, y_pred)}") # 0.6667 ``` #### 4. 关键差异说明 | 指标 | 关注重点 | 适用场景 | 数据敏感性 | |------------|---------------------------|------------------------|----------------| | Precision | 预测正类的准确性 | 高误报成本场景 | 受负类分布影响 | | Recall | 正类样本的覆盖率 | 高漏检成本场景 | 独立于负类分布 | | AUC | 整体排序能力 | 类别不平衡场景 | 综合考量 | | Accuracy | 整体预测正确率 | 类别平衡场景 | 易受分布影响 |
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