TNR（True Negative Rate，真阴性率）：预测对的负样本 占 全体负样本 的比例： \mathrm{TNR} = \frac{TN}{TN + FP} 注：就是“负类别”的召回率。

Sensitivity (true positive rate) is the probability of a positive test result, conditioned on the individual truly being positive. Specificity (true negative rate) is the probability of a negative test result, conditioned on the individual truly being negative.

Sensitivity即是真正类率，TPR(True positive rate),反映了正类覆盖程度。 这个组合以1-specificity对sensitivity,即是以代价(costs)对收益(benefits)。 此外，ROC曲线还可以用来计算“均值平均精度”（mean average precision），这是当你通过改变阈值来选择最好的结果时所得到的平均 ...

2022年7月9日 · TPR：TPR即为敏感度（sensitivity rates），true positive rate，描述识别出的所有正例占所有正例的比例。 计算公式为：TPR=TP/ (TP+ FN)。 ACC：classification accuracy，描述分类器的分类准确率。

2018年10月4日 · 真正类率：True Positive Rate(TPR)， Recall 表示预测为正类并且实际是正类的实例的个数占总体中正实例的比例，因此也称为 灵敏度Sensitivity ，通俗的理解为： 正实例被正确的预测的比例

Recall (召回率、查全率) ，即正例样本中有多大比例的正例被发现 (判定为正例)，该指标也称为True Positive Rate (TPR)、Sensitivity. 考虑到FP和FN的关系是I类错误和II类错误的关系，会此消彼长，故Precision和Recall也有这种关系。 对比多个模型的表现时，可以用P-R图 (横轴为Recall，纵轴为Precision).

The true positive rate (TPR) is a measure used in statistics, machine learning, and medical diagnostics to evaluate the performance of a binary classification model. It represents the proportion of actual positive cases that were correctly identified or …

真阳性率 (true positive rate，TPR)，又称敏感度 (sensitivity，SEN)，即实际有病而按该 筛检 试验的标准被正确地判为有病的 百分比。 它反映筛检试验发现病人的能力。 真阳性率 (true positive rate，TPR)，又称敏感度 (sensitivity，SEN)，即实际有病而按该筛检试验的标准被正确地判为有病的百分比。 它反映筛检试验发现病人的能力。

接下来看人脸识别中的 常用的指标TAR和FAR。TAR（True Accept Rate）表示正确接受的比例，FAR（False Accept Rate）表示错误接受的比例。所谓的接受就是在进行人脸验证的过程中，两张图像被认为是同一个人。在网上到的了FAR（False Accept Rate）的计算方式如下：

The True Positive Rate (TPR), also known as sensitivity, recall, or hit rate, is a fundamental concept in the field of machine learning, particularly in the context of classification problems. It is a statistical measure that provides insights into the performance of a classification model.