怎么计算真阳率和假阳率
时间: 2024-05-31 21:07:26 浏览: 22
真阳率(True Positive Rate,TPR)和假阳率(False Positive Rate,FPR)是统计学中常用的两个概念,通常用于评估分类器的性能。
真阳率(TPR)指的是分类器正确预测为正例的样本数占所有正例样本数的比例,即:
TPR = TP / (TP + FN)
其中,TP表示真正例(True Positive)的数量,FN表示假反例(False Negative)的数量。
假阳率(FPR)指的是分类器错误预测为正例的样本数占所有负例样本数的比例,即:
FPR = FP / (FP + TN)
其中,FP表示假正例(False Positive)的数量,TN表示真反例(True Negative)的数量。
举个例子,假设有100个样本,其中60个为正例,40个为负例,分类器正确预测出了45个正例和30个负例,但也错误地将10个负例预测为了正例。则:
TPR = 45 / 60 = 0.75
FPR = 10 / 40 = 0.25
因此,真阳率为0.75,假阳率为0.25。
相关问题
cross_val_score函数可以得到假阳率真阳率
cross_val_score函数是用于交叉验证的一个函数,主要用于评估模型的性能。在机器学习领域中,为了准确评估一个模型在未知数据上的性能,我们通常使用交叉验证的方法。
假阳率(False Positive Rate)和真阳率(True Positive Rate)是在二分类问题中用来评估模型性能的指标之一。假阳率是指在实际为负例的样本中被错误地预测为正例的比例,也可以称为误报率;真阳率是指在实际为正例的样本中被正确地预测为正例的比例,也可以称为召回率或灵敏度。
cross_val_score函数通过交叉验证的方法,将数据集划分为若干个子集,依次使用其中一个子集作为验证集,剩余的子集作为训练集。然后对每次划分的模型进行训练和预测,并将预测结果与真实结果进行比较,从而得到模型在每次验证集上的性能指标。
cross_val_score函数默认使用的性能指标是准确率(Accuracy),即正确预测样本的比例。但是可以通过传递不同的scoring参数来计算其他指标,如假阳率和真阳率等。在sklearn.metrics模块中,有相应的函数可以计算这些指标,例如roc_auc_score可以计算真阳率和假阳率。
综上所述,通过使用cross_val_score函数,并指定计算假阳率和真阳率的方法,可以得到模型在每次交叉验证的数据集上的假阳率和真阳率。这些指标可以帮助我们更全面地评估模型的性能,从而选择最优模型或调整模型参数。
设用某个学习算法解决一个二分类问题,得到的混淆矩阵为: 预测类别数 1 0 真实类别数 1 50 5 0 15 1000 试计算查准率p,查全率r, 真阳率TPR和假阳率FPR (30分)
根据混淆矩阵,我们可以计算出以下指标:
真阳性(True Positive, TP)= 50
假阳性(False Positive, FP)= 15
真阴性(True Negative, TN)= 1000
假阴性(False Negative, FN)= 5
根据定义,可得:
查准率(Precision)= TP / (TP + FP) = 50 / (50 + 15) = 0.77
查全率(Recall)= TP / (TP + FN) = 50 / (50 + 5) = 0.91
真阳率(True Positive Rate, TPR)= TP / (TP + FN) = 50 / (50 + 5) = 0.91
假阳率(False Positive Rate, FPR)= FP / (FP + TN) = 15 / (15 + 1000) = 0.014
因此,查准率为0.77,查全率为0.91,真阳率为0.91,假阳率为0.014。
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