陽性 (p, positive)
陰性 (n, negative)
真陽性 (tp, true positive):正確的肯定。又稱：命中 (hit)
真陰性 (tn, true negative):正確的否定。又稱：正確拒絕 (correct rejection)
偽陽性 (fp, false positive):錯誤的肯定，又稱：假警報 (false alarm)，第一型錯誤
偽陰性 (fn, false negative):錯誤的否定，又稱：未命中 (miss)，第二型錯誤
真陽性率 (tpr, true positive rate)又稱：命中率 (hit rate/recall):tpr = tp / p = tp / (tp+fn)
偽陽性率(fpr, false positive rate)又稱：錯誤命中率，假警報率 (false alarm rate):fpr = fp / n = fp / (fp + tn)
準確度 (acc, accuracy):acc = (tp + tn) / (p + n)即：(真陽性+真陰性) / 總樣本數
真陰性率 (tnr)又稱：特異度 (spc, specificity):spc = tn / n = tn / (fp + tn) = 1 - fpr
陽性**值 (ppv),又稱precision:ppv = tp / (tp + fp)
陰性**值 (npv):npv = tn / (tn + fn)
假發現率 (fdr):fdr = fp / (fp + tp)
matthews相關係數 (mcc)，即 phi相關係數:mcc = (tp*tn - fp*fn) / \sqrt
f1評分:f1 = 2tp/(p+p')
其中關鍵值已用粗體標明
ROC曲線及其matlab實現ROC曲線的繪畫
roc曲線 receiver operating characteristic curve 是利用classification模型真正率 true positive rate 和假正率 false positive rate 作為座標軸，圖形化表示分類方法的準確率的高低。roc圖的一些概念定義 真正...
ROC曲線 PR曲線
在 的結果分析中，roc和pr曲線是經常用到的兩個有力的展示圖。1.roc曲線 roc曲線 receiver operating characteristic 是一種對於靈敏度進行描述的功能影象。roc曲線可以通過描述真陽性率 tpr 和假陽性率 fpr 來實現。由於是通過比較兩個操作特徵 tpr和...
ROC閾值曲線
本文主要介紹乙個評價分類器穩定性的指標 roc閾值曲線。對於乙個已知的二分類結果 假設一共正，負兩個類別 可以把結果的資料分成以下4類 a原來的正類被分為正類，b原來的正類被分為負類，c原來的負類被分為正類，d原來的負類被分為負類。我們把a除以分類後的正類的數量稱作真陽性率 trp 把c除以分類以後...