true positive rate,false positive 与查准率和查全率的关系
时间: 2024-06-03 09:09:55 浏览: 13
True positive rate(真正率)指的是在所有实际为正例的样本中,被正确地预测为正例的比例;False positive rate(假正率)指的是在所有实际为负例的样本中,被错误地预测为正例的比例。查准率是指所有被预测为正例的样本中,确实是正例的比例;查全率是指所有实际为正例的样本中,被正确地预测为正例的比例。
查准率和查全率是互相矛盾的,提高查准率,往往会导致查全率下降;同样,提高查全率,往往会导致查准率下降。
在分类问题中,我们通常会比较这些指标,以综合评价分类器的性能。当我们追求更高的查准率时,可以把判定阈值调高;当我们追求更高的查全率时,可以把判定阈值调低。
相关问题
机器学习的查准率和查全率含义
查准率和查全率都是评价一个分类模型好坏的指标。
查准率(Precision)是指在所有被分类器判定为正例的样本中,真正为正例的样本占的比例。也就是分类器预测为真实情况确实为正例的样本所占的比例。其计算公式为:Precision = TP / (TP + FP)。
查全率(Recall)是指在所有真正为正例的样本中,被分类器判定为正例的样本占的比例。也就是分类器能够正确预测为正例的样本所占的比例。其计算公式为:Recall = TP / (TP + FN)。
其中,TP(True Positive)表示真正例,即分类器预测为正例且真实情况也为正例的样本数;FP(False Positive)表示假正例,即分类器预测为正例但真实情况为负例的样本数;FN(False Negative)表示假反例,即分类器预测为负例但真实情况为正例的样本数。
一般来说,查准率和查全率是一对矛盾的指标,提高其中一个指标可能会降低另一个指标。因此,在实际应用中需要根据具体情况选择合适的指标进行衡量。
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。