敏感度Sensitivity敏感度，也称之为真正率，表示预测正确的所有正样本数占实际所有样本数的比例，可以看做是对正类的召回率，可以表示为：$$敏感度=\frac{模型识别正确的正样本数}{实际总的正样本数...= \frac{TP}{TP+FN}$$特异度Specificity特异度，也称之为真负率，指的是模型识别正确的所有负样本数占实际总负类样本数量的比值，表示为：$$特异度 = \frac{模型识别正确的负样本数...）和真负类TN（True Negative）用数学公式表示为：$$FPR=\frac{FP}{FP+TN}$$可以看到特异度和FPR的关系为：$$FPR=1-Specificity$$FNR(False...（False Positive）和假负类FN（False Negative）样本总数：TP+FP+TN+FN用数学公式表示为：$$Error_Rate = \frac{FP+FN}{TP+FP+TN+FN...$可以发现过杀率和精确率的和为1：$$FDR=1-Precision$$$$Precision = \frac{TP}{TP+FP}$$总结最后借用维基百科的一张图来总结分类模型的不同指标，更加全面：图片参考维基百科
公式：P = TP / (TP + FP) Recall：查全率，即在检索结果中真正正确的个数，占整个数据集（检索到的和未检索到的）中真正正确个数的比例 公式：R = TP / (TP + FN) F...，FNR)，也叫漏诊率( = 1 - 灵敏度) FNR = FN / (FN + TP) 假阳性率(False Positive Rate，FPR)，也叫误诊率( = 1 - 特异度) FPR = FP.../ (FP + TN) 阳性似然比 = 真阳性率 / 假阳性率 = 灵敏度 / (1 - 特异度) 阴性似然比 = 假阴性率 / 真阴性率 = (1 - 灵敏度) / 特异度 Youden（约登）指数...（二）如何画ROC曲线 对于一个特定的分类器和测试数据集，显然只能得到一个分类结果，即一组FPR和TPR结果，而要得到一个曲线，我们实际上需要一系列FPR和TPR的值，这又是如何得到的呢？...FP = 10, TN = 0, FN = 0 FPR = FP / (FP + TN) = 1 TPR = TP / (TP + FN) = 1 当我们将threshold设置为1和0时，分别可以得到
所以敏感度和特异度都是好东西，越多越好。...混淆矩阵除了敏感度和特异度值外，可以被用于计算准确率、召回率和 F1 分数。...准确率 =(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)精确率（percision）精准率/查准率/精度/阳性预测值Precision/Positive Predictive Value(PPV)只计算预测为阳性样本中的正确率...：精准率 =TP/(TP+FP)召回率（查全率）- Recall召回率/查全率/真阳性率/敏感度Sensitivity/Recall/Hit Rate/True Positive Rate(TPR)只计算真阳性样本中的正确率...：召回率=TP/(TP+FN)F1 分数计算召回率和精确率时的分子都是 TP，不同在于分母。
/ (tp + fn) # false positive rate fpr <- fp / (fp + tn) return(...c(tp, fp, tn, fn, tpr, fpr)) }) res <- t(mat) res <- data.frame(res)...tidyverse语法，涉及不少管道操作，如果你只想使用，直接拷贝运行即可，如果想要理解过程，需要《dplyr使用和编程》（列举一篇笔记）的一些知识。...结果会返回一个数据框： calcROC(dat, mut, isBenefit, Gender) tp fp tn fn tpr fpr Group 1...这篇文章理解原理和如何计算和核心，相关的几个 R 包后续再说。
/ (tp + fn) # false positive rate fpr <- fp / (fp + tn) return(...c(tp, fp, tn, fn, tpr, fpr)) }) res <- t(mat) res <- data.frame(res)...tidyverse语法，涉及不少管道操作，如果你只想使用，直接拷贝运行即可，如果想要理解过程，需要《dplyr使用和编程》（列举一篇笔记）的一些知识。...结果会返回一个数据框： calcROC(dat, mut, isBenefit, Gender) tp fp tn fn tpr fpr Group 1...这篇文章理解原理和如何计算和核心，读者理解后再修炼其他两剑事半功倍~
真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true negative）、假反例（false negative），分别用TP、FP、TN、FN表示相应样例数，样例总数...=TP+FP+TN+FN； 分类结果混淆矩阵：真实情况预测结果正例反例正例TP（真正例）FN（假反例）反例FP（假正例）TN（真反例） 查准率和查全率是一对矛盾的度量.一般来说，查准率高时，查全率往往偏低...准确率=准确分类个数/总体=TP+TN/TP+TN+FN+FP 错误率=错误分类个数/总体=FN+FP/TP+TN+FN+FP 3.ROC与AUC ROC曲线：接收者操作特征曲线(receiver operating...比如Threshold最大时，TP=FP=0，对应于原点；Threshold最小时，TN=FN=0，对应于右上角的点(1,1)。...参考链接 01 [探索者v]的《【机器学习】分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率、敏感度、特异度》blog.csdn.net/tanzuozhe 02 周志华《机器学习》
— ROC曲线与AUC值 在R里面，有ROCR与专门的机器学习包mlr可以进行建模和绘制ROC曲线，以及相关参量的计算。.../ (tp + fn) # false positive rate fpr <- fp / (fp + tn)...return(c(tp, fp, tn, fn, tpr, fpr)) }) res <- t(mat) res <- data.frame...tidyverse语法，涉及不少管道操作，如果你只想使用，直接拷贝运行即可，如果想要理解过程，需要dplyr使用和编程（列举一篇笔记）的一些知识。...结果会返回一个数据框： calcROC(dat, mut, isBenefit, Gender) tp fp tn fn tpr fpr Group 1
+TN)/(TP+FP+FN+TN) 精确率（Precision）：在模型预测为正的结果中，模型预测对的数量所占的比重，即：TP/(TP+FP) 灵敏度（Sensitivity）【召回率（Recall）...】：在所有真实值是正的结果中，模型预测对的数量所占比重，即：TP/(TP+FN) 特异度（Specificity）：在所有真实值是负的结果中，模型预测对的数量所占比重，即：TN/(FP+TN) 由以上内容可知...03 样本三级指标 在二级指标的基础上，利用精确率和灵敏度（召回率）可得到第三个指标——F1 Score。 F1 Score=2PR/(P+R)，取值范围为（0，1），越接近1代表模型的精度越高。...2 ---二级指标 准确率：(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)=(20+53)/(20+20+7+53)=73% 精确率：TP/(TP+FP)=20/(20+20)=50% 灵敏度（召回率）：TP.../(TP+FN)=20/(20+7)≈74% 特异度：TN/(TN+FP)=53/(53+20)≈73% 3 ---三级指标 F1 Score=2PR/(P+R)=(2*0.5*0.74)/(0.5+0.74
，precision=TP/（TP+FP）； 6）召回率（recall） 召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例，recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的...在此基础上，还可以定义正确率(Accuracy)和错误率(Error)。 Accuracy=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN) , Error= (FP+FN)/(TP+FP+TN+FN)。...这就是precision,recall和f1-measure出场的时间了. 在说precision,recall和f1-measure之前,我们需要先需要定义TP,FN,FP,TN四种分类情况....通过这张表,我们可以很容易得到这几个值: TP=20 FP=30 FN=0 TN=50 精确率(precision)的公式是P=TPTP+FP,它计算的是所有被检索到的item中,”应该被检索到”的item...调整下也就是 F1=2PRP+R=2TP2TP+FP+FN 例子中 F1-measure 也就是约为 57.143%(2∗0.4∗10.4+1).
定义 对于类别0和1的二进制分类问题，所得混淆矩阵具有以下结构： 预测/参考 1 0 1 TP FP 0 FN TN 其中TP表示真阳性的数量（模型正确预测阳性类别），FP表示假阳性的数量（模型错误预测阳性类别...预测/参考 有病 健康 有病 TP = 80 FP = 10 健康 FN = 10 TN = 0 二次测试的混淆矩阵 预测/参考 有病 健康 有病 TP = 70 FP = 0 健康 FN = 20...TN = 10 两种测试的比较 让我们比较两个测试的性能： 测量 测试1 测试2 灵敏度（召回） 88.9％ 77.7％ 特异性 0％ 100％ 精确 88.9％ 100％ 考虑到敏感性和特异性，...= 25 FP = 15 不相关 FN = 5 TN = 55 第二种算法的混淆矩阵 预测/参考 相关 不相关 相关 TP = 20 FP = 10 不相关 FN = 10 TN = 60 两种算法的比较...尽管敏感性和特异性通常表现良好，但精确度和召回率仅应在真正的阴性率不起作用的情况下使用。
首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： 01 TP, FP, TN, FN True Positives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 False Positives,FP：预测为正样本，实际为负样本的特征数...严格的数学定义如下： R=TP/(TP+FN） 特异性(specificity)的定义图上没有直接写明，这里给出，是右边长方形去掉红色半圆部分后除以右边的长方形。...严格的数学定义如下： S=TN/(FP+TN) 有时也用一个F1值来综合评估精确率和召回率，它是精确率和召回率的调和均值。当精确率和召回率都高时,F1值也会高。...严格的数学定义如下： TPR=TP/(TP+FN) 另一个是1-特异度(false positive rate, FPR)，它是实际负例中，错误得识别为正例的负例比例。...严格的数学定义如下： FPR=FP/(FP+TN) 我们熟悉了精确率， 召回率和特异性，以及TPR和FPR，后面的RoC曲线和PR曲线就好了解了。
2、评价指标： 2.1 分类准确率（即所有分类中被正确分类的比例，也称识别率） (TP + TN)/(TP + TN + FN + FN) 2.2 召回率-Recall（也称灵敏率、真正例识别率） 召回率的含义是指...4、R&Python中的混淆矩阵及指标计算 4.1 R语言中的混淆矩阵 这里使用iris数据集来实现简单的knn分类，并使用R中的混淆矩阵来对其进行性能解读。...TP = 12 FN = 0 FP = 3 TN = 15 Accuracy = (TN + TP)/(TN+TP+FN+FP) (12+15)/(12+3+0+15) = 0.9...= 14 FN = 1 FP = 2 TN = 13 2、分类准确率计算 metrics.accuracy_score(test_target,Pre_label) Accuracy = (TP +...TN)/(TP + TN + FN + FP) (14+13)/(14+1+2+13) = 0.9 3、召回率（Recall、或称灵敏性-Sensitivity） metrics.recall_score
TP, FP, TN, FN True Positives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 False Positives,FP：预测为正样本，实际为负样本的特征数 True Negatives...严格的数学定义如下： \(R = \frac{TP}{TP + FN }\) 特异性(specificity)的定义图上没有直接写明，这里给出，是右边长方形去掉红色半圆部分后除以右边的长方形...严格的数学定义如下： \(S = \frac{TN}{FP + TN }\) 有时也用一个F1值来综合评估精确率和召回率，它是精确率和召回率的调和均值。...严格的数学定义如下： \(TPR = \frac{TP}{TP + FN }\) 另一个是1-特异度(false positive rate, FPR)，它是实际负例中，错误得识别为正例的负例比例...严格的数学定义如下： \(FPR = \frac{FP}{FP + TN }\) 我们熟悉了精确率， 召回率和特异性，以及TPR和FPR，后面的RoC曲线和PR曲线就好了解了。
使用pROC包需要注意，一定要指定direction，否则可能会得出错误的结果。 这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！...0.806，敏感度是0.634。...0.6341463，特异度是0.8055556。...画出来的图也是和pROC一样的： plot(oc_youden) 除此之外，这个包还可以指定协变量，还可以使用最大化敏感度/特异度等指标确定最佳截点，大家可以去查看帮助文档。...fn fp tn ## 0.22 0.4397 0.7434 0.6341 0.8056 26 15 14 58 ## ## Predictor summary
准确率（Accuracy） 准确率是分类问题中最为原始的评价指标，准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下： \[ Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN...这两个指标分别是：灵敏度（sensitivity）和特异度（specificity），也叫做真正率（TPR）和假正率（FPR），具体公式如下。...真正率(True Positive Rate , TPR)，又称灵敏度： \[ TPR = \frac{正样本预测正确数}{正样本总数} = \frac{TP}{TP+FN} \] 其实我们可以发现灵敏度和召回率是一模一样的...Rate , TNR)，又称特异度： \[ TNR = \frac{负样本预测正确数}{负样本总数} = \frac{TN}{TN+FP} \] 细分析上述公式，我们可以可看出，灵敏度（真正率）TPR是正样本的召回率...简单理解，宏平均就是先算出每个混淆矩阵的P值和R值，然后取得平均P值macro-P和平均R值macro-R，再算出\(Fβ\)或\(F1\)，而微平均则是计算出混淆矩阵的平均TP、FP、TN、FN，接着进行计算
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。...其一是真正类率(true positive rate ,TPR), 计算公式为TPR=TP/ (TP+ FN)，刻画的是分类器所识别出的 正实例占所有正实例的比例。...其中，两列True matches和True non-match分别代表两行Pred matches和Pred non-match分别代表匹配上和预测匹配上的 FPR = FP/(FP + TN) 负样本中的错判率...（假警报率） TPR = TP/(TP + TN) 判对样本中的正样本率（命中率） ACC = (TP + TN) / P+N 判对准确率 在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值，...=2.73%,即1-特异度。
我当时TP,FP,FN,TN各种组合一顿上，回答得乱七八糟。后来经历多了，发现评价指标的确是面试的高频考点。...分类任务 TP,TN,FN,FP 这是个很直觉的分类，T在开头说明这个是完全正确的。F开头就说明是完全错误的。...我们需要默默的将遗漏的好设备捡回来(毕竟花了钱了，不能浪费)，这个行为叫做召回，那么我们需要用到召回率Rcall=(TP)/(TP+FN) P-R曲线 若一个学习器A的P-R曲线被另一个学习器B的P-R...ROC这个优势的来自于灵敏度和特异度这两个评价标准 灵敏度(TPR)：其实本质上是正样本召回率 特异度(TNR)：本质上是负样本的召回率 计算ROC除了上面两个指标外，还有假负率和假正率。...但是如果是灵敏度和特异度，它只会考虑到正例或者负例，不考虑整体的数据分布。 那么回到ROC曲线，这个ROC曲线的两个指标分别为灵敏度和假正率，效果如图： ?
分类评估指标详解 下面详细介绍一下分类分为种的各种评估指标详情和计算公式： 准确率 – Accuracy 预测正确的结果占总样本的百分比，公式如下： 准确率 =(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)...这两个指标分别是：灵敏度和（1- 特异度），也叫做真正率（TPR）和假正率（FPR）。...灵敏度（Sensitivity） = TP/(TP+FN) 特异度（Specificity） = TN/(FP+TN) 其实我们可以发现灵敏度和召回率是一模一样的，只是名字换了而已。...由于我们比较关心正样本，所以需要查看有多少负样本被错误地预测为正样本，所以使用（1- 特异度），而不是特异度。...真正率（TPR） = 灵敏度 = TP/(TP+FN) 假正率（FPR） = 1- 特异度 = FP/(FP+TN) 下面是真正率和假正率的示意，我们发现TPR 和 FPR 分别是基于实际表现 1 和
准确率 既然是个分类指标，我们可以很自然的想到准确率，准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下： 准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) ?...精准率和召回率的关系，F1分数 通过上面的公式，我们发现：精准率和召回率的分子是相同，都是TP，但分母是不同的，一个是（TP+FP），一个是（TP+FN）。两者的关系可以用一个P-R图来展示： ?...灵敏度（Sensitivity） = TP/(TP+FN) 特异度（Specificity） = TN/(FP+TN) 其实我们可以发现灵敏度和召回率是一模一样的，只是名字换了而已。...由于我们比较关心正样本，所以需要查看有多少负样本被错误地预测为正样本，所以使用（1-特异度），而不是特异度。...真正率（TPR） = 灵敏度 = TP/(TP+FN) 假正率（FPR） = 1- 特异度 = FP/(FP+TN) 下面是真正率和假正率的示意，我们发现TPR和FPR分别是基于实际表现1和0出发的，也就是说它们分别在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题
Recall、F1 分数F1 score和特异性Specificity。...R=TP/(TP+FN) F1 分数F1 score：Precision 和 Recall 之间的调和平均值。 特异性Specificity：真负例的数量超过真负例的数量加上假正例的数量。...Spec=TN(TN+FP) (ROC) 曲线：该曲线显示了真正例率和假正例率之间的权衡。代表模型的性能。 ROC曲线下面积（AUC）：ROC曲线下面积。..., fp, fn, tp = confusion_matrix(y_test, predictions).ravel() # ravel() used to convert to a 1-D array...': [prec], \ 'Specificity': [spec], 'TP': [tp], 'TN': [tn], 'FP': [fp], 'FN': [fn], 'y_test size
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