2021年12月3日 · 第一个字母T/F代表预测的结果是否和实际情况相符：即如果真实情况为正样本（P），预测为正样本（P），则为T；如果真实情况为负样本（N），预测为负样本（N），则为T；如果真实情况为P，预测为N，则为F；如果真实情况为N预测为P，则为F。 第二个字母P/N代表预测结果的正负：如果预测为正样本，则为P；如果预测为负样本，则为N。 TP：true positive，被判定为正样本，事实上也是正样本； TN：true negative，被判定为负样本，事实 …

2022年6月15日 · 敏感性也称为召回率或真正率，是指分类模型正确预测为正例的样本数占所有正例样本数的比例，其计算公式为：TP / (TP + FN)。 阴性预测值是指分类模型预测为反例的样本中真正为反例的比例，其计算公式为：TN / (TN + FN)。 阴性预测值越高，说明模型预测为反例的样本越可靠。 文章浏览阅读2.3w次，点赞21次，收藏54次。 机器学习-准确率、灵敏度、特异度、PPV、NPV、F1计算方法计算方法计算方法_npv ppv.

TP：True Positive，分类器预测结果为正样本，实际也为正样本，即正样本被正确识别的数量。 FP：False Positive，分类器预测结果为正样本，实际为负样本，即误报的负样本数量。 TN：True Negative，分类器预测结果为负样本，实际为负样本，即负样本被正确识别的数量。

1-specificity又叫假正例率，由下面公式计算得出： false positive rate（FPR） = 1-TNR=\frac{FP}{FP+TN} （TNR就是上面提到的specificity） false negative rate（FNR） =1-TPR=\frac{FN}{FN+TP} （TPR就是上面提到的sensitivity）

2024年4月25日 · TPR=TP/(TP+FN)=recall=sensitivity FPR (False Positive Rate):假正例率,即 误诊率 （没病检测出有病是误诊，有病检测出没病是漏诊），没病检测出有病占整体没病人数的比例。

2021年2月22日 · pred.class <- as.integer(ROCR.simple$predictions > 0.5) #这里假设prediciton>0.5的预测为1，其余为0. print(cft <- table(pred.class, ROCR.simple$labels)) #先prediction value 后label ## pred.class 0 1 ## 0 91 14 ## 1 16 79 Method 1: manual tp <- cft[2, 2] tn <- cft[1, 1] fp <- cft[2, 1] fn <- cft[1, 2] print(accuracy <- (tp + tn)/(tp ...

对于 TP，每个 TP rank 都包含所有 expert，但每个 expert 的参数只有 1/TP 份。由于包含所有 expert，无需将 token 发送到其他 rank，可以直接在本地完成计算。 EP 和 TP 在 expert 的 FLOPS 数相同，但 EP 的 expert 计算对硬件更友好。

Electric throttle control actuator (TP sensor 1) FAIL-SAFE The ECM controls the electric throttle control actuator in regulating the throttle opening in order for the idle position to be within +10 degrees.

2020年2月21日 · 计算公式如(1)式： Sensitivity/TPR = TP / (TP + FN) (1) 其中，TP为将正类预测为正类数，FN为将正类预测为负类数。TPR为True positive rate。Sensitivity的值越大，说明“有病的被判断为有病的”越大，“漏检”(FN)越小。

2022年4月9日 · 第一个字母T/F代表预测的结果是否和实际情况相符：即如果真实情况为正样本（P），预测为正样本（P），则为T；如果真实情况为负样本（N），预测为负样本（N），则为T；如果真实情况为P，预测为N，则为F；如果真实情况为N预测为P，则为F。 第二个字母P/N代表预测结果的正负：如果预测为正样本，则为P；如果预测为负样本，则为N。 TP：true positive，被判定为正样本，事实上也是正样本； TN：true negative，被判定为负样本，事实 …