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。 文章浏览阅读2.8w次，点赞14次，收藏60次。 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。

2019年4月7日 · 本文记录了人脸识别算法中的tpr和fpr指标的定义 模型的 评估 指标 ——IoU、混淆矩阵、 Precision 、 Recall 、P-R曲线、F1-score、mAP、AP、AUC-ROC Atticus的博客

FPR（False Positive Rate，假阳性率）：预测错的正样本 占 全体正样本 的比例，也叫误识别率、虚警率。 \mathrm{FPR} = \frac{FP}{TN + FP} = 1 - \mathrm{TNR} 注1：学术和工程上比较关心的指标。

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.

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：

需要明确的是，每一条线段实际上就是一组(fpr,fnr)组合决定的。而一组(fpr,fnr)又是由阈值决定的，不同的阈值就会有不同的(fpr,fnr)。 以之前绘制roc曲线的例子来说明，我们取了11个阈值，就应该由11个(fpr,fnr)的组合，就应该绘制11条线段。

FPR（False Positive Rate）可以理解为所有反类中，有多少被预测成正类（正类预测错误），给出定义如下： FPR= \frac{FP}{FP+TN} TNR（True Negative Rate），医学上叫特异度（specificity），可以理解为所有反类中，有多少被预测成反类（反类预测正确），给出定义如下：

2019年5月19日 · print('FNR: '+str(FNR[0])) #FNR for 1st class will be at index 0 On the other hand, for binary classification, I think it is better to use scikit-learn's functions to calculate these values. FPR = 1 - TNR and TNR = specificity. FNR = 1 - TPR and TPR = recall. Then, you can calculate FPR and FNR as below:

2022年8月4日 · 本文介绍机器学习中的二分类性能评估指标Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TNR, TPR, F1 Score, Balanced F Score基本含义，给出公式和具体算例，并作简要分析。 基础定义 评估指标 预测结...

二、 se 、 sp 、 tpr 、 fpr. se(敏感性)： se=tp/（tp+fn） 预测为正且正确的数目，占实际正的总数目的比例. sp（特异性）： sp=tn/（tn+fp） 预测为负且正确的数目，占实际负的总数目的比例. tpr(真正率): tpr=se=tn/（tn+fp） 验证预测正确且为正的数目，占正数目的比例 ...