真正率与假正率如何计算

### 回答1：
真正率是指在所有预测为正的样本中，实际上是正的样本的比例。真正率的计算公式为：真正率=真阳性/(真阳性+假阳性)

假正率是指在所有预测为正的样本中，实际上是负的样本的比例。假正率的计算公式为：假正率=假阳性/(真阴性+假阳性)

其中，真阳性指的是实际上是正的样本，被预测为正的样本；假阳性指的是实际上是负的样本，被预测为正的样本；真阴性指的是实际上是负的样本，被预测为负的样本；假阴性指的是实际上是正的样本，被预测为负的样本。

### 回答2：
真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）是用于衡量分类模型性能的指标。在二元分类任务中，通常将样本划分为正例（Positive）和反例（Negative），而分类模型的预测结果分为真正例（True Positive，即模型预测为正例且实际为正例的样本数）、假正例（False Positive，即模型预测为正例但实际为反例的样本数）、真反例（True Negative，即模型预测为反例且实际为反例的样本数）和假反例（False Negative，即模型预测为反例但实际为正例的样本数）。

真正率的计算是指在所有实际为正例的样本中，被模型正确预测为正例的比例，可以用如下公式表示：
真正率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)

假正率的计算是指在所有实际为反例的样本中，被模型错误地预测为正例的比例，可以用如下公式表示：
假正率 = 假正例 / (假正例 + 真反例)

通常情况下，我们希望真正率越高越好，因为它表示模型能够将正例正确地识别出来的能力。而假正率越低越好，因为它表示模型错误地将反例预测为正例的能力越弱。

值得注意的是，真正率和假正率是相互关联的指标，调节判断阈值可以影响它们的取值。例如，如果增加阈值，则模型会更加保守，真正率会降低但假正率也会降低；相反，降低阈值则会增加真正率但也会增加假正率。因此，在应用中需要综合考虑这两个指标，根据实际需求和限制选择合适的判断阈值，以平衡真正率和假正率的取值。

### 回答3：
真正率（True Positive Rate，TPR）是指在所有正例中，被正确地判定为正例的样本的比例。也就是说，真正率是指分类器正确地识别出正例的能力。计算公式为：

TPR = TP / (TP + FN)

其中，TP表示真正例（True Positive），即被正确地判定为正例的样本数；FN表示假负例（False Negative），即本应判定为正例但被错误地判断为负例的样本数。

假正率（False Positive Rate，FPR）是指在所有负例中，被错误地判定为正例的样本的比例。换句话说，假正率是指分类器错误地将负例错误地判定为正例的能力。计算公式为：

FPR = FP / (FP + TN)

其中，FP表示假正例（False Positive），即被错误地判定为正例的样本数；TN表示真负例（True Negative），即本应判定为负例且被正确地判断为负例的样本数。

要注意的是，真正率与假正率通常是在二元分类问题中使用的评估指标，用于评估分类器的性能。通过计算真正率与假正率，可以了解分类器在识别正例和负例方面的表现情况，以便进行性能评估、模型调整等操作。