? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?預測

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0

實際? ? ? ? ? ? 1? ? ? ? ? ? ? TP? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? FN

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0? ? ? ? ? ? ? ?FP? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? TN

?

?

真正類率(True?Positive?Rate?,?TPR)【靈敏度(sensitivity)】：正樣本預測結果數/正樣本實際數，TPR?=?TP?/(TP?+?FN)

假負類率(False?Negative?Rate?,?FNR)?：即被預測為負的正樣本結果數/正樣本實際數，FNR?=?FN?/(TP?+?FN)?

假正類率(False?Positive?Rate?,?FPR)?：即被預測為正的負樣本結果數/負樣本實際數，FPR?=?FP?/(FP?+?TN)?

真負類率(True?Negative?Rate?,?TNR)【特指度(specificity)】：即負樣本預測結果數/負樣本實際數，TNR?=?TN?/(TN?+?FP)?

準確率（accuracy）:預測對的占比，（TP+TN）/(P+N)

召回率（recall）:實際1中占比，TP/(TP+FN)

精確率:預測1中占比，（precision）=TP/P【linkworld準確率】

F-Score：2*precision*recall/(precision+recall)

ROC曲線：橫坐標（FPR）,縱坐標（TPR）

? ? ? ? ? ? ? ? ?

? ? ? ? ? ? ? ? ? 點(0,1)：FPR=0, TPR=1. -----> 完美分類器；

? ? ? ? ? ? ? ? ? 點(1,0)：FPR=1, TPR=0. -----> 完全錯誤的分類器；

? ? ? ? ? ? ? ? ? 點(1,1)：分類器預測所有的樣本都是正例；

? ? ? ? ? ? ? ? ? 點(0,0)：分類器預測所有的樣本都是負例；

轉載于:https://www.cnblogs.com/hapyygril/p/9871856.html

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總結

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