真正假正假负真负的吧啦吧啦……（各种介绍中的准确率、精确率、召回率、敏感性、特异性……...

最近总是碰到各种各样的比值、、总结一下自己的理解吧

前提（列个表先。。。）

 

这张表能解决掉下面出现大部分名词（机智如我……）

 

啰嗦介绍下——

→准确率（Accurancy）

预测对的样本占样本总数的比例

准确率 = 预测情况与真实情况一致的样本个数 / 样本总数

Accurancy = ( TP + TN ) /  ( TP + TN + FP +FN )

 

→精确率（Precision）

预测为正样本的里面有多少是真正的正样本

精确率 = 预测为正的正样本个数 / （  预测为正的正样本个数 +  预测为正的负样本个数 ）

Precision =  TP /  ( TP + FP )

 

→召回率 （Recall）

实际的正样本的里面有多少是被预测为正样本

召回率 = 预测为正的正样本个数 / 正样本总数

Recall = TP /  ( TP + FN )

 

→灵敏度/敏感性

具有某种特征的对象被预测出的可能性

即真正率 = 真正 /（ 真正 + 假负 ）=  TP /  ( TP + FN )

 

→特异度/特异性

即真负率 = 真负 /（ 真负 + 假正 ）=  TN /  ( TN + FP )

 

→漏判率

漏判率 = 1 - 敏感性 = FN / ( TP + FN )

 

→误判率

误判率 = 1 - 特异性 = FT / ( FT + TN )

 

不像总结的总结

不知道你有没有发现，其实召回率就是灵敏度、敏感性，就是真正率 = =

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/aqin1012/p/11418140.html