述真正例率(TPR)、假正例率(FPR)与查准率(P)、查全率(R)之间的联系。
时间: 2023-11-02 15:07:02 浏览: 135
TPR(True Positive Rate)也叫召回率(Recall),表示分类器正确识别出正例的比率,即正例中被正确预测为正例的比率。而FPR(False Positive Rate)表示分类器错误地将负例预测为正例的比率,即负例中被错误预测为正例的比率。
P(Precision)表示分类器预测为正例的样本中,实际为正例的比率,即正确预测为正例的样本占预测为正例样本的比例。R(Recall)表示分类器预测出的正例样本占实际正例样本的比例,即正确预测为正例的样本占实际正例样本的比例。
TPR和FPR与P和R之间的联系可以通过ROC曲线和PR曲线来展示。ROC曲线以FPR为横坐标,TPR为纵坐标,可以衡量分类器的准确性和鲁棒性。PR曲线以R为横坐标,P为纵坐标,可以衡量分类器的精度和召回率。在实际应用中,我们需要综合考虑这些指标,根据具体的需求和实际情况选择合适的模型。
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真正例率、假正例率与查准率、查全率之间的联系
真正例率(true positive rate,TPR)也称为灵敏度(sensitivity),表示真实为正例的样本被预测为正例的比例。假正例率(false positive rate,FPR)表示真实为负例的样本被错误地预测为正例的比例。
查准率(precision)表示预测为正例的样本中真实为正例的比例。查全率(recall)表示真实为正例的样本中被正确预测为正例的比例。
它们之间的联系可以用以下公式表示:
TPR = TP / (TP + FN)
FPR = FP / (FP + TN)
Precision = TP / (TP + FP)
Recall = TP / (TP + FN)
其中,TP表示真正例数,FP表示假正例数,TN表示真负例数,FN表示假负例数。
可以看出,TPR和FPR与查准率和查全率密切相关。TPR和查全率都关注真实为正例的样本,而FPR和查准率都关注被错误预测为正例的样本。在二分类问题中,我们通常会根据具体问题需求来选择关注哪个指标。例如,对于一些需要尽量避免假正例的问题,我们会更关注查准率;而对于一些需要尽可能多地发现真实正例的问题,我们会更关注查全率。
详述 TPR、FPR、P(查准率)、R(查全率)之间的联系。
TPR是真正例率,指分类器将正例正确分类的概率,计算公式为TP/(TP+FN)。FPR是假正例率,指分类器将负例错误分类成正例的概率,计算公式为FP/(FP+TN)。
查准率P是指分类器预测的正例中真正正例的比例,计算公式为TP/(TP+FP)。查全率R是指真正正例中被分类器正确预测为正例的比例,计算公式为TP/(TP+FN)。
P和R是相互关联的,通俗地说,查准率P越高,分类器预测为正例的准确性越高,但同时可能漏掉一些真正的正例,导致查全率R降低;查全率R越高,分类器找出的真正正例越多,但同时可能会误分类一些负例,导致查准率P降低。
因此,分类器的性能不仅取决于P和R的大小,还取决于具体的应用场景和需求。在一些需要找出尽可能多的真正正例的场景下,应优先考虑R,而在一些需要尽可能减少误判的场景下,应优先考虑P。