(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)

(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)是一个常见的二分类模型中的评估指标，表示正确分类的样本数占总样本数的比例。其中，TP表示真正例（True Positive），即模型正确预测为正例的样本数；TN表示真负例（True Negative），即模型正确预测为负例的样本数；FP表示假正例（False Positive），即模型错误预测为正例的样本数；FN表示假负例（False Negative），即模型错误预测为负例的样本数。

根据给出的公式，(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)可以计算出模型的准确率（Accuracy），即模型正确分类的样本数占总样本数的比例。

范例：根据给出的公式，可以使用以下代码计算准确率[^1]：

TP = 80
TN = 90
FP = 10
FN = 20

accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)
print("准确率为：", accuracy)  # 输出：0.85

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(TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)

这是一个关于混淆矩阵中真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）的计算，用于评估二分类模型的准确性。公式中的 TP 表示正确预测为正例的样本数，TN 表示正确预测为负例的样本数，FP 表示错误预测为正例的样本数，FN 表示错误预测为负例的样本数。公式计算的结果是模型的准确率（Accuracy），表示模型正确预测的比例。

解释代码的意思pro_zong=np.hstack(pro_zong) y_test_zong=np.hstack(y_test_zong) tp= tp2014+tp2015+tp2016+tp2017+tp2018+tp2019+tp2020 fp= fp2014+fp2015+fp2016+fp2017+fp2018+fp2019+fp2020 tn= tn2014+tn2015+tn2016+tn2017+tn2018+tn2019+tn2020 fn= fn2014+fn2015+fn2016+fn2017+fn2018+fn2019+fn2020 TNrate = tn/(tn+fp) TPrate = tp/(tp+fn) auc=roc_auc_score(y_test_zong,pro_zong) accuracy = (tp+tn)/(tp+fp+tn+fn) precision=tp/(tp+fp) recall=tp/(tp+fn) f=2*precision*recall/(precision+recall) g=math.sqrt((tp/(tp+fn))*(tn/(tn+fp))) tprate_zong.append(TPrate) tnrate_zong.append(TNrate) acc_zong.append(accuracy) pre_zong.append(precision) f_zong.append(f) g_zong.append(g)

这段代码的主要作用是计算模型的性能指标，其中：

- `pro_zong` 是模型对测试数据集的预测概率值；
- `y_test_zong` 是测试数据集的真实标签；
- `tp`、`fp`、`tn`、`fn` 是模型预测结果与真实标签之间的四个统计量，分别表示真正例数、假正例数、真反例数、假反例数；
- `TNrate`、`TPrate` 分别是真反例率和真正例率；
- `auc` 是模型的 AUC 值；
- `accuracy` 是模型的准确率；
- `precision`、`recall`、`f` 分别是模型的精确率、召回率和 F1 值；
- `g` 是模型的 G-mean 值。

最后，这段代码将计算出的各项指标分别添加到对应的列表中，以便后续分析和展示。