2019年4月24日 · 本文详细解释了tpr（真阳性率）、fpr（假阳性率）、tnr（真阴性率）和fnr（假阴性率）等关键评估指标的概念及其在机器学习分类任务中的应用。 TPR、FPR、TNR、FNR的理解

2019年4月7日 · 机器学习中性能评估指标中的准确率（Accuracy）、召回率（Recall=TPR）、精确率（Precision）、误报率（FPR）、漏报率（FNR）及其关系

7、FNR（False Negative Rate，假阴性率）：预测错的负样本 占 全体正样本 的比例，也叫拒识率。 \mathrm{FNR} = \frac{FN}{TP + FN} = 1 - \mathrm{TPR} 注1：简单理解，1 - Recall。基本不用，很好想，大家都用Recall了，也就没人用它了。

2022年6月28日 · TPR、FNR、TNR、FPR是4个最基本的常用基础指标，它们的意义分别如下： 1. TPR(True PositiveRate) TPR是正样本的预测正确率：预测正确的正样本个数/正样本总个数 2.

是 光合电子传递 途径中的非环式电子传递的路线的一种酶。 是光合 电子传递链 的 末端氧化酶,接收Fd传来的电子和基质中的H+,还原NADP+为NADPH。 是光合电子传递途径中的非环式电子 …

阳性（正）样例P和阴性（负）样例N，将正样本预测为正样本的为 True positive （TP），正样本预测为负样本的为False negativ（FN），负样本预测为正样本的为 False positive （FP），负样本预测为负样本的为 True negative （TN）。 所以有： P = TP+FN \\ N =FP+TN \\ 1、准（正）确率 accuracy 反映分类器或者模型对整体样本判断正确的能力，即能将阳性（正）样本positive判定为positive和阴性（负）样本negative判定为negative的正确分类能力。 值越大，性 …

FNR（False Negative Rate） 译为： 假负率 ， 漏警概率 ， 漏检率 。 含义：预测误判为负样本的正样本数量占实际所有正样本的比例：

铁氧还蛋白-NADP+還原酶[1] （英語： Ferredoxin—NADP+ reductase，简称 FNR， EC 1.18.1.2）是催化如下反应的 酶： 此酶的三个底物分别是还原型 铁氧还蛋白 、 NADP + 以及氢离子；产物则是氧化型 铁氧还蛋白 以及 NADPH；此酶具有两个 辅酶：是以 黄素腺嘌呤二核苷酸 以 …

In enzymology, a ferredoxin-NADP+ reductase (EC 1.18.1.2) abbreviated FNR, is an enzyme that catalyzes the chemical reaction. The 3 substrates of this enzyme are reduced ferredoxin, NADP +, and H +, whereas its two products are oxidized ferredoxin and NADPH. It …

假阴性率 (false negative rate，FNR)，又称 漏诊率 或第Ⅱ类错误，是指实际有病，但根据筛检试验被定为无病的百分比。 筛检试验漏诊病人的情况。 假阴性率反映的是筛检试验漏诊病人的情况。 假阴性率 (false negative rate，FNR)，又称漏诊率或第Ⅱ类错误，是指实际有病，但根据筛检试验被定为无病的百分比。