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慵懒的乌龟

——若有,且珍惜~

 
 
 

日志

 
 

识别算法的评价指标  

2012-06-06 21:45:09|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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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

转自:http://botnet.blog.hexun.com/12660917_d.html

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