ROC 曲线简要解释
阳性 (P, positive)
阴性 (N, Negative)
真阳性 (TP, true positive):正确的肯定。又称:命中 (hit)
真阴性 (TN, true negative):正确的否定。又称:正确拒绝 (correct rejection)
伪阳性 (FP, false positive):错误的肯定,又称:假警报 (false alarm),第一型错误
伪阴性 (FN, false negative):错误的否定,又称:未命中 (miss),第二型错误
真阳性率 (TPR, true positive rate)又称:命中率 (hit rate/recall):TPR = TP / P = TP / (TP+FN)
伪阳性率(FPR, false positive rate)又称:错误命中率,假警报率 (false alarm rate):FPR = FP / N = FP / (FP + TN)
准确度 (ACC, accuracy):ACC = (TP + TN) / (P + N)即:(真阳性+真阴性) / 总样本数
真阴性率 (TNR)又称:特异度 (SPC, specificity):SPC = TN / N = TN / (FP + TN) = 1 - FPR
阳性预测值 (PPV),又称precision:PPV = TP / (TP + FP)
阴性预测值 (NPV):NPV = TN / (TN + FN)
假发现率 (FDR):FDR = FP / (FP + TP)
Matthews相关系数 (MCC),即 Phi相关系数:MCC = (TP*TN - FP*FN) / \sqrt{P N P' N'}
F1评分:F1 = 2TP/(P+P')
其中关键值已用粗体标明
ROC 曲线简要解释的更多相关文章
- ROC曲线和PR曲线
转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Cur ...
- 【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵,ROC曲线和AUC面积
一.前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵 混淆矩阵如图: 第一个参数true,false是指预测的正确性. 第二个参数true,p ...
- ROC曲线-阈值评价标准
ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性 ...
- ROC曲线,AUC面积
AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间.Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本, ...
- ROC 曲线/准确率、覆盖率(召回)、命中率、Specificity(负例的覆盖率)
欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.ht ...
- ROC 曲线,以及AUC计算方式
ROC曲线: roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. ROC曲线的横轴: 负正类率(false ...
- ROC曲线是通过样本点分类概率画出的 例如某一个sample预测为1概率为0.6 预测为0概率0.4这样画出来,此外如果曲线不是特别平滑的话,那么很可能存在过拟合的情况
ROC和AUC介绍以及如何计算AUC from:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC(Receiver Operat ...
- Mean Average Precision(mAP),Precision,Recall,Accuracy,F1_score,PR曲线、ROC曲线,AUC值,决定系数R^2 的含义与计算
背景 之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任 ...
- 模型监控指标- 混淆矩阵、ROC曲线,AUC值,KS曲线以及KS值、PSI值,Lift图,Gain图,KT值,迁移矩阵
1. 混淆矩阵 确定截断点后,评价学习器性能 假设训练之初以及预测后,一个样本是正例还是反例是已经确定的,这个时候,样本应该有两个类别值,一个是真实的0/1,一个是预测的0/1 TP(实际为正预测为正 ...
随机推荐
- Centos 6下安装Oracle 11gR2
一.安装环境 CentOS release 6.7 (Final) Oracle Database 11g Release 2 二.安装前准备 #修改主机名 修改/etc/sysconfig/netw ...
- django之创建第12个项目-加载图片
百度云盘:django之创建第12个项目-加载图片 1.setting配置 #静态文件相关配置 # URL prefix for static files. # Example: "http ...
- Struts2+JSON数据
待整理 参考 http://yshjava.iteye.com/blog/1333104 http://kingxss.iteye.com/blog/1622455 JSON中,java.lang.N ...
- NFC手机上基于软件的卡模拟 重大利好还是安全噩梦?(转)
Software Card Emulation in NFC-enabled Mobile Phones: GreatAdvantage or Security Nightmare? Michael ...
- ios中Pldatabase的用法(2)
@implementation AppGlobal static NSString* strHostName; static NSString* strVersion; static PLSqlite ...
- android开发学习---linux下开发环境的搭建&& android基础知识介绍
一.配置所需开发环境 1.基本环境配置 JDK 5或以上版本(仅有JRE不够) (http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/ind ...
- Lua编程笔记
迭代器并没有真正的迭代,真正迭代的是for循环.而迭代器为每次迭代提供成功后的返回值. function allwords(f)for line in io.lines do for word in ...
- ubuntu安装包查找及安装
官方包源: http://packages.ubuntu.com/ ubuntu下当前安装的包保存在在:/var/cache/apt/archives ubuntu下当前安装的运用: /usr/sha ...
- 原创工具binlog2sql:从MySQL binlog得到你要的SQL
从MySQL binlog得到你要的SQL.根据不同设置,你可以得到原始SQL.回滚SQL.去除主键的INSERT SQL等. 用途 数据回滚 主从切换后数据不一致的修复 从binlog生成标准SQL ...
- Linux 下C编程(一)文件基础
博主原创,转载请加上http://www.cnblogs.com/jikexianfeng/p/5769357.html 一.课程概要 1.文件描述符 2.文件操作和内核数据结构 3.文件原子操作 二 ...