灵敏度 和 特异度的计算

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一图一公式搞懂：准确率(accuracy) vs 精确率(precision) vs 召回率(recall) vs F1分数 vs 灵敏度，特异度，真正率，假正率 vs ROC/AUC 准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = TP+TNTP+FN+FP+TN=70\frac{TP+TN}{TP+FN+FP+TN} = 70%TP+FN+FP+TNTP+TN​=70 精确率(precision) = TPTP+FP=80\frac{TP}{TP+FP} = 80%TP+FPTP​=80 召回率(recall) = TPTP+FN=23\frac{TP}{TP+FN} = \frac{2}{3}TP+FNTP​=32​ ... 阅读详情

纵轴：真正率（击中率）true positive rate ,TPR，称为灵敏度。所有实际正例中，正确识别的正例比例。

横轴：假正率（虚报率）false positiverate, FPR，称为(1-特异度)。所有实际负例中，错误得识别为正例的负例比例。

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分类模型的效果度量---R语言实现 分类模型的效果度量---R语言实现 之前我们介绍了连续型响应变量模型的评估方法（有包括RMSE,R^2之类的评估指标），这次我们介绍一下分类型响应变量模型的评估方法。 目    录 一、分类模型介绍 二、混淆矩阵 三．接受者操作特征（ROC）曲线 四、提升图 五、R语言实现   一、分类模型介绍  分类模型一般产生两种类型的预测。和回归模型类似，分类模型产生一个连续数值 阅读详情

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