深度学习中评价指标：准确率、**率、召回率、 F-1 Score、ROC、AUC、MAE
2018-12-02 MedSci MedSci原创
1.1. 基本概念上表即为混淆矩阵，其中，行表示预测的label值，列表示真实label值。TP，FP，FN，TN分别表示如下意思：TP —— True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率 TN —— True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；可以称作判断为假的正确率 FP ——False Posi
1.1. 基本概念 上表即为混淆矩阵，其中，行表示预测的label值，列表示真实label值。TP，FP，FN，TN分别表示如下意思： TP —— True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率 TN —— True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；可以称作判断为假的正确率 FP ——False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；可以称作误报率 FN—— False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；可以称作漏报率 True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏度（sensitivity） TPR = TP /（TP + FN） 正样本预测结果数 / 正样本实际数 True Negative Rate（真负率 , TNR）或特指度（specificity） TNR = TN /（TN + FP） 负样本预测结果数 / 负样本实际数&n
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