假阳性率和假阴性率

最新推荐文章于 2025-04-28 09:15:00 发布
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#数据挖掘

  1. 第一类错误率=假阳性率=误诊率
    第二类错误率=假阴性率=漏诊率

    1-假阳性率=真阴性率（特异性）
    1-假阴性率=真阳性率（敏感性）

病人正常人
阳TP（真阳）FP（假阳）
阴FN（假阴）TN（真阴）

FPR（假阳性率）=FP/(FP+TN)
FNR（假阴性率）=FN/（TP+FN）

1-FPR=TN/(FP+TN)=真阴性率
1-FNR=TP/(TP+FN)=真阳性率

【机器学习|评价指标4】正预测值（PPV）、负预测值（NPV）、假阴性率（FNR）、假阳性率（FPR）详解，附代码。
2401_89898861的博客
06-02 1301
【机器学习|评价指标4】正预测值（PPV）、负预测值（NPV）、假阴性率（FNR）、假阳性率（FPR）详解，附代码。
R语言plotly可视化：使用plotly可视化模型预测真阳性率(True positive)TPR和假阳性率(False positive)FPR在不同阈值(threshold)下的曲线
data+scenario+science+insight
08-02 611
R语言plotly可视化：使用plotly可视化模型预测真阳性率(True positive)TPR和假阳性率(False positive)FPR在不同阈值下的曲线（TPR and FPR at every threshold）
计算样本分类的真阳，真阴，假阳，假阴，准确率，错误率，特异度，召回率，F值
08-21
计算常见的分类器衡量指标，包括真阳性，真阴性，假阳性，假阴性，准确率，错误率，特异度和F值
假阳率（第一类错误）、假阴率，召回率、精确率
jackylzh的专栏
10-06 4272
假阳率（第一类错误）、假阴率，召回率、精确率
真阳率(tp)、假阳率(np)
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
06-22 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
敏感性、特异性、假阳性、假阴性（sensitivity and specificity）
weixin_33738982的博客
02-09 1万+
医学、机器学习等等，在统计结果时时长会用到这两个指标来说明数据的特性。 定义 敏感性：在金标准判断有病（阳性）人群中，检测出阳性的几率。真阳性。（检测出确实有病的能力） 特异性：在金标准判断无病（阴性）人群中，检测出阴性的几率。真阴性。（检测出确实没病的能力） 假阳性率：得到了阳性结果，但这个阳性结果是假的。即在金标准判断无病（阴性）人群中，检测出为阳性的几率。（没病，但却检测结果说有...
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.
混淆矩阵、召回率、精确率、正确率、F1、真阳性率、假阳性率、ROC、AUC
Hayden的博客
10-21 3839
ConfusionMatrix:Confusion Matrix:ConfusionMatrix: 真实 1 0 预测 1 TP(命中) FP(虚报) 0 FN(漏报) TN(正确拒绝) 召回率Recall=TPTP+FNRecall = \dfra
【统计学|学习笔记】统计学中的假阳性分析？当使用标准差来检测异常值时，如何进假阳性分析？
最新发布
2401_89898861的博客
04-28 900
【统计学|学习笔记】统计学中的假阳性分析？当使用标准差来检测异常值时，如何进假阳性分析？
假阳性和假阴性、真阳性和真阴性
AndrewPerfect的博客
07-03 7784
在深度学习的分类问题中，真阳性、真阴性、假阳性和假阴性是评估模型性能的重要指标。模型预测为正类（阳性），且实际标签也是正类这些指标可以通过混淆矩阵（Confusion Matrix）来直观表示。
精确度，召回率，真阳性，假阳性
jingbo18的博客
08-07 5551
已知如图：   金标准（标准集） 预测算法（预测集）   验证存在（T） 验证不存在（F） 合计 预测存在（P） 预测为正，真实为正（TP） 预测为正，真实为负（FP） P（预测为正样本） ...
（精确度，召回率，真阳性，假阳性）ACC、敏感性、特异性等 ROC指标
qimo601的专栏
02-17 3万+
（精确度，召回率，真阳性，假阳性）ACC、敏感性、特异性等 ROC指标，计算原理，依次列出。
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 4962
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。
机器学习中的准确率，敏感性，特异性，阳性预测值，阴性预测值，假阳率，假阴率 -九五小庞
qq_37241964的博客
01-15 6611
准确率是指分类模型正确预测的样本数占总样本数的比例，其计算公式为：(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)，其中TP表示真正例，TN表示真反例，FP表示假正例，FN表示假反例。敏感性也称为召回率或真正率，是指分类模型正确预测为正例的样本数占所有正例样本数的比例，其计算公式为：TP / (TP + FN)。阴性预测值是指分类模型预测为反例的样本中真正为反例的比例，其计算公式为：TN / (TN + FN)。阴性预测值越高，说明模型预测为反例的样本越可靠。
每日记录 8.28 TP（真阳率） NP（假阳率） FP
lgyuWT的博客
08-28 1202
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011534057/article/details/51733244 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_28576553/article/details/83448724?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_s...
精确度、召回率、真阳性、假阳性
m0_43425222的博客
03-24 1003
机器学习
阳性，阴性，假阳性，假阴性，敏感度，特异性
热门推荐
pursuit_zhangyu的博客
06-22 3万+
一般从医学角度说，阳性（positive），代表有病或者有病毒，阴性（negative），代表正常。 假阳性（false positive）是指因为种种原因把不具备阳性症状的人检测出阳性的结果。其实就是将没病的检查成有病的，假阳性检测结果易造成误诊， 假阴性（false negative）就是将有病的检查为没病，假阴性结果导致漏诊。   敏感度（sensitivity）：又称真阳性率，即患...
评价指标——精确度，召回率，真阳率，假阳率，P-R曲线，ROC曲线，AUC
北落师门XY的博客
12-28 1万+
1.定义 精确度（precision）/查准率：TP/（TP+FP）=TP/P    预测为真中，实际为正样本的概率 召回率（recall）/查全率：TP/（TP+FN）  正样本中，被识别为真的概率 假阳率（False positive rate）：FPR = FP/(FP+TN)  负样本中，被识别为真的概率 真阳率（True positive rate）：TPR = TP/（TP+F...
激光雷达假阳性
03-08
### 激光雷达假阳性原因分析 激光雷达在工作过程中可能会遇到环境因素干扰，这些干扰可能导致传感器误判目标物体的存在，即所谓的“假阳性”。主要影响因素包括： - **多路径效应**：当激光脉冲被多个表面反射并返回到接收器时，会产生额外的回波信号。这种现象尤其常见于复杂的城市环境中，建筑物和其他结构物会引发多次反射，从而造成虚假的目标检测[^1]。 - **天气条件**：恶劣气候条件下（如下雨、雪雾），水滴或颗粒悬浮物质会对光线传播产生散射作用，使得部分能量偏离原定轨迹而进入其他通道，进而触发错误警报[^2]。 - **背景噪声**：来自太阳光照或其他光源的人工照明也可能成为潜在干扰源，在某些特定角度下能够引起不必要的响应，特别是在高亮度环境下更为明显[^3]。 ### 解决方案探讨 为了有效减少乃至消除上述提到的各种类型的假阳性情况，可以从以下几个方面着手改进： #### 提升硬件性能 采用更先进的光学设计和技术手段优化收发模块之间的匹配度；增加滤波电路抑制非预期频谱成分的影响；选用具有更好抗扰能力的新材料制造外壳组件等措施均有助于提高系统的稳定性和准确性。 #### 软件算法增强 通过引入机器学习模型训练识别模式库，使设备具备更强的学习能力和自适应特性，以便更好地区分真实障碍物与其他杂乱信息。此外还可以利用时间戳标记每条记录的时间属性，结合运动预测逻辑剔除那些不符合物理规律的变化趋势。 #### 数据融合处理 综合运用多种感知渠道获取的数据资源，比如摄像头视觉输入与毫米波雷达测距结果相互印证补充，形成冗余机制以交叉验证可疑事件的真实性，最终达到降低误检率的目的。 ```python def reduce_false_positives(lidar_data, camera_image, radar_signal): """ 减少激光雷达假阳性的函数 参数: lidar_data (list): 激光雷达点云数据列表 camera_image (numpy.ndarray): 相机图像数组 radar_signal (tuple): 毫米波雷达测量的距离和速度元组 返回: filtered_lidar_points (set): 经过筛选后的可靠点集 """ # 实现具体过滤逻辑... return filtered_lidar_points ```
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