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

  1. 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 ...

  2. 【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 ...

  3. 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 ...

  4. 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, ...

  5. 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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. bootstrap找不到glyphicons-halflings-regular.woff2

    在vue2的项目中是用bootstrap,提示下面的字体文件找不到 http://localhost:8080/static/fonts/glyphicons-halflings-regular.wo ...

  2. DOM笔记(十):JavaScript正則表達式

    一.RegExp ECMAScript通过RegExp类型类支持正則表達式,语法和Perl类似: var exp = /pattern/flags; patternb部分是不论什么简单的或复杂的正則表 ...

  3. JSjs获取当前时间的前一天/后一天(昨天/明天)

    Date curDate = new Date(); var preDate = new Date(curDate.getTime() - 24*60*60*1000); //前一天 var next ...

  4. 用Power BI解读幸福星球指数

    "你幸福吗?"已经成了网络热词,简单的问句背后蕴含着一个普通中国人对于所处时代的政治.经济.自然环境等方方面面的感受和体会.引发当代中国人对幸福的深入思考.实际上,国际上对幸福的讨 ...

  5. Spring MVC 通过 @PropertySource和@Value 来读取配置文件

    在这篇文章中,我们会利用Spring的@PropertySource和@Value两个注解从配置文件properties中读取值.先来段java代码: @Component @PropertySour ...

  6. Android开发之使用DefaultHandler处理XML数据

    一.定义规则 XML数据结构定义 请记住上面的定义,后面我会用“标签开始”.“文本”.“标签结束”表示SAX正在处理哪部分XML数据 事件模型 为什么这里我要谈到这个,因为SAX处理XML数据是采用事 ...

  7. SpringBoot集成redisson分布式锁

    官方文档:https://github.com/redisson/redisson/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95 20180226更新:增加tryLock方法,建议后面去掉Distr ...

  8. [转]SVN更新的时候前面字母的意思(U、G、A、R、C)

    U:update 表示从服务器收到文件更新了 G:表示本地文件以及服务器文件都已更新,而且成功的合并了 其他的如下: A:added 表示有文件或者目录添加到工作目录 R:replace 表示文件或者 ...

  9. cmd 运行(打包后的)java程序

    package cn.imeixi.chapter1.exer; public class Exer10PrintArgs { public static void main(String[] arg ...

  10. OpenCV 数字验证码识别

    更新后代码下载链接在此! !! 点我下载 本文针对OpenCv入门人士.由于我也不是专门做图像的,仅仅是为了完毕一次模式识别的小作业. 主要完毕的功能就是自己主动识别图片中的数字.图片包含正常图片,有 ...