举例tp、tn、fp、fn

假设有一组数据，其中1表示正例，0表示负例，我们想通过一个二元分类器对其进行分类，分类结果如下：

真实标签（Ground Truth）：1 0 1 1 0 1 0 1 1 0
分类器输出（Classifier Output）：1 0 1 0 0 1 1 1 1 0

根据分类结果，我们可以计算出以下四个指标：

True Positive (TP)：分类器将正例正确地分类为正例的数量
在本例中，TP的数量为4，即分类器将第1、3、4、6个数据正确地分类为正例。

False Positive (FP)：分类器将负例错误地分类为正例的数量
在本例中，FP的数量为2，即分类器将第7、8个数据错误地分类为正例。

True Negative (TN)：分类器将负例正确地分类为负例的数量
在本例中，TN的数量为3，即分类器将第2、5、10个数据正确地分类为负例。

False Negative (FN)：分类器将正例错误地分类为负例的数量
在本例中，FN的数量为1，即分类器将第9个数据错误地分类为负例。

因此，本例中的TP=4，TN=3，FP=2，FN=1。

相关问题

举例说明混淆矩阵怎么看

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种工具，它展示了模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。混淆矩阵的行表示真实标签，列表示预测结果。下面是一个示例的混淆矩阵：

            预测为正例   预测为反例
真实正例       TP           FN
真实反例       FP           TN

其中，TP（True Positive）表示模型正确地将正例预测为正例的数量，FN（False Negative）表示模型错误地将正例预测为反例的数量，FP（False Positive）表示模型错误地将反例预测为正例的数量，TN（True Negative）表示模型正确地将反例预测为反例的数量。

通过观察混淆矩阵，我们可以得到以下信息：
1. 真正例率（True Positive Rate，也称为召回率或灵敏度）：TP / (TP + FN)，表示模型正确地将正例预测为正例的比例。
2. 假正例率（False Positive Rate）：FP / (FP + TN)，表示模型错误地将反例预测为正例的比例。
3. 精确度（Precision）：TP / (TP + FP)，表示模型正确地将正例预测为正例的比例。
4. 特异度（Specificity）：TN / (FP + TN)，表示模型正确地将反例预测为反例的比例。

认假率和拒真率计算，详细举例

好的，关于认假率和拒真率的计算，一般我们使用混淆矩阵（confusion matrix）的方式。假设有一个分类器，需要区分两个类别：正类和负类。

混淆矩阵有四个元素：真正类（True Positive，TP），真负类（True Negative，TN），假正类（False Positive，FP）和假负类（False Negative，FN）。

真正类（True Positive，TP）：指分类器正确地将正例样本识别为正例样本的数量。

真负类（True Negative，TN）：指分类器正确地将负例样本识别为负例样本的数量。

假正类（False Positive，FP）：指分类器将负例样本错误地识别为正例样本的数量。

假负类（False Negative，FN）：指分类器将正例样本错误地识别为负例样本的数量。

认假率（False Acceptance Rate，FAR）：指分类器错误地将负例样本识别为正例样本的比例，计算方式为 FP / (FP + TN)。

拒真率（False Rejection Rate，FRR）：指分类器错误地将正例样本识别为负例样本的比例，计算方式为 FN / (TP + FN)。

举例说明：假设有1000个人需要进行身份验证，其中950个人为合法用户，50个人为非法用户。我们使用一种身份验证系统进行验证，结果验证结果如下：

- 对于合法用户，正确地识别了945个人，错误地拒绝了5个人。
- 对于非法用户，错误地识别了2个人，正确地拒绝了48个人。

根据混淆矩阵，我们可以得到如下计算结果：

- TP = 945
- TN = 48
- FP = 2
- FN = 5

根据计算公式，我们可以得到认假率（FAR）= 2 / (2 + 48) = 0.04，拒真率（FRR）= 5 / (945 + 5) = 0.005。

所以，这个身份验证系统的认假率为4%，拒真率为0.5%。