混淆矩阵 confusion matrix

混淆矩阵(confusion matrix)(也称误差矩阵)是一种特殊的, 具有两个维度的(实际和预测)列联表(contingency table),并且两维度中都有着一样的类别的集合。

    实际的类别    
  Total =P + N  正例   positive (P) 负例 negative(N) Prevalence = P / Total  精确度 Accuracy  =  (TP + TN) / Total 
预测的类别  预测正例 真阳性(TP)    true positive 假阳性(FP)   false positive  精度 Precision       PPV= TP / (TP + FP) False discovery rate   FDR = FP / (FP+TP)
预测负例 假阴性(FN)   false negative 真阴性(TN)   true negative  错误遗漏率           False omission rate   FOR = FN / (FN+TN) Negative            predictive value            NPV = TN / (TN+FN)
    召回率 Recall  = TP / (TP+FN) False positive rate (FPR)= FP / (FP+TN) Positive likelihood ratio (LR+) = TPR/FPR Diagnostic odds ratio (DOR) = LR+/LR−
    False negative rate (FNR)= FN / (TP+FN) True negative rate (TNR) = TN /(FP+TN) Negative likelihood ratio (LR−) = FNR/TNR F1 score = 2 · (Precision · Recall) /(Precision + Recall)

精确度 Accuracy = (TP + TN) / Total 

精度  Precision = TP / (TP + FP)

召回率 Recall = TP / P

F1 = 2 · (Precision · Recall) /(Precision + Recall)

发布了16 篇原创文章 · 获赞 1 · 访问量 1568

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/weixin_41300650/article/details/102904321
今日推荐