核酸阳性，也确实有病：这个阳性是真阳性。核酸阴性，也确实没病：这个阳性是真阴性。核酸阳性，但其实没病：这个阳性是假阳性。核酸阴性，但其实有病：这个阳性是假阴性。之后，也就自然而然有了计算的方法。...真阳性率 (真阳性/真实病人)：0/10=0%真阴性率 (真阴性/真实非病人)：10/10==100%假阳性率 (假阳性/真实非病人)：0/10=0%假阴性率 (假阴性/真实病人)：10/10=100%...这里出现了一个很关键的事情，那就是：真性和假性是之于预测结果来说的，但真率和假率是之于真实样本量来说的!!! 因此真阳性样本量 + 假阳性样本量等于预测样本量，但真阳性率 + 假阳性率不等于 1。...同理，因为真率和假率是之于真实样本量的，所以真阳性率 + 假阴性率 = 1, 假阳性率 + 真阴性率 = 1。...真阳性 + 假阴性 = 全部的阳性样本 = 10;真阳性率 + 假阴性率 = 0% + 100% = 100%;真阴性 + 假阳性 = 全部的阴性样本 = 10;真阴性率 + 假阳性率 = 100% +
如果他们被归类为“会偿还”，我们有一个真正的积极(TP)如果他们被归类为“不会偿还”，我们就有了一个假阴性(FN) 所有的负的，那些没有偿还的，是红点。...步骤2:计算真阳性率和假阳性率 到目前为止，我们已经对所有的预测进行了分类，我们知道这些分类是否正确。...有了这些，我们将计算下面两个指标: 真阳性率(TPR):从过去所有“偿还”的人，我们正确分类的百分比是多少假阳性率(FPR):从所有过去“没有偿还”的人，我们有多少百分比的错误分类 我们可以在图3中看到这些计算的公式...，如scikit-learn)。...下面的图5中，我们可以看到ROC曲线上的每个点是如何代表某一分类在给定截断点处的FPR和TRP。 注意，1处的阈值是如何引出第一个点(0,0)而0处的阈值是如何引出最后一个点(1,1)的。 ?
这些指标评价的样本分 类是真阳性（true positives），真阴性（true negatives），假阳性（false positives），假阴性（false negatives）。...阳性和阴性指分类，真和假指预测的正确与否。 在我们的垃圾短信分类里，真阳性是指分类器将一个垃圾短信分辨为spam类。真阴性是指分类器将一个正常短信分辨为ham类。...假阳性是指分类器将一个正常短信分辨为spam类。假阴性是指分类器将一个垃圾短信分辨为ham类。...准确率是分类器预测正确性的比例，但是并不能分辨出假阳性错误和假阴性错误。另外，有时准确率并非一个有效的衡量指标，如果分类的比例在样本中严重失调。...误警率也称假阳性率，是所有阴性样本中分类器识别为阳性的样本所占比例： AUC是ROC曲线下方的面积，它把ROC曲线变成一个值，表示分类器随机预测的效果。
假正例 (FP)：模型预测为正类，但实际类为负类的情况。真反例 (TN)：模型正确预测负类的情况。假反例 (FN)：模型预测为阴性类别，但实际类别为阳性的情况。...不适合不平衡的类别，因为它可能有利于多数类别。无法区分假阳性和假阴性。应与其他指标结合使用。这是一种在 Python 中计算准确度得分的方法。...概括：提供真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的详细分类。深入了解每个类别的模型性能，有助于识别弱点和偏差。作为计算各种指标的基础，例如精确度、召回率、F1 分数和准确度。...一次性获得准确率、召回率和 F1 分数的最简单方法是使用 scikit-learn 的分类报告：from sklearn.metrics import classification_report #...真阳性率与误报的平衡：若要在提高真阳性率的同时降低误报，考虑AUC作为评估标准可能更为合适。3.3 评估多个指标为了获得模型性能的全面视图，建议同时考虑多个指标。
这些指标评价的样本分类是真阳性（true positives），真阴性（true negatives），假阳性（false positives），假阴性（false negatives）。...阳性和阴性指分类，真和假指预测的正确与否。 在我们的垃圾短信分类里，真阳性是指分类器将一个垃圾短信分辨为spam类。真阴性是指分类器将一个正常短信分辨为ham类。...准确率是分类器预测正确性的比例，但是并不能分辨出假阳性错误和假阴性错误。在有些问题里面，比如第一章的肿瘤预测问题中，假阴性与假阳性要严重得多，其他的问题里可能相反。...分类器如果将每一个样本都预测为阴性，或者只是预测出假阳性和真阴性，其召回率都是0。类似的，一个分类器如果只预测一个样本，结果为阳性，而且这个样本确实为阳性，那么这个分类器就是100%精确的了。...scikit-learn结合真实类型数据，提供了一个函数来计算一组预测值的精确率和召回率。
只是需要知道 重复少时，发现的差异基因会有不少假阴性，获得不了结果时，可尝试加测一些，可获得更稳定的结果。 重复少时，抽样随机性大。...差异基因数目的稳定性与生物重复数量负相关； 生物重复较少时，不同的抽样导致的差异基因数目波动较大； 生物重复较多时，检测出的差异基因数目受抽样影响较小，体现在柱状图数据分布更集中 (可视化之为什么要使用箱线图...图B展示了，不同生物学重复与鉴定的差异基因的真阳性率的关系。不同的实线代表不同的差异基因筛选倍数变化（T=|Log2(FC)|）条件下的真阳性率。...虚线代表假阳性率，近乎一条直线，说明edgeR的假阳性率控制的还是比较好的，比较低，且不受生物重复数影响。如果筛选阈值比较高，比如4倍差异（T=2）时，较低的重复数即可获得较高的真阳性率。...图D展示了真阳性、真阴性 (非金标准差异基因定义为真阴性（无差异）基因)、假阳性、假阴性基因数目随生物重复数的变化。生物重复越多，漏掉的差异基因（假阴性基因）越少。
这些通过真阳性（TP,true positives）、真阴性（TN,true negatives）、假阳性（FP,false positives）、假阴性（FN,false negatives）等术语来表示...： 真阳性 = 全部实例正确推断为正 真阴性 = 全部实例正确推断为负 假阳性 = 全部实例错误推断为正 假阴性 = 全部实例错误推断为负 在一个异常检测的典型案例中，我们试图将假阴性最小化——比如，忽略一笔虚假交易...精准度 = 真阳性/(真阳性+假阳性) 查全率 = 真阳性/(真阳性+假阴性) 要注意精准度不利于假阳性，而查全率不利于假阴性。一个从不推测出虚假信息的模型查全率为零，而精准度则未知。...因为假阳性率——FPR的基础——很大程度上是基于数据集中的阴性实例数量（如假阳性+真阴性），使得在假阳性实例数量庞大的情况下FPR仍然很小。...受试者工作特征曲线 = 假阳性/(假阳性+真阴性) 相反，错误发现率（FDR）有助于更好理解假阳性实例对于异常检测模型的影响： 错误发现率 = 1 – 精准度 = 假阳性/(真阳性+假阳性) ?
这些指标评价的样本分类是真阳性（true positives），真阴性（true negatives），假阳性（false positives），假阴性（false negatives）。...阳性和阴性指1,0分类，真和假指预测的正确与否。 在本案例分类里，真阳性是指分类器将一个实际违约客户分辨为1(违约)类。真阴性是指分类器将一个正常客户分辨为0（不违约）类。...假阳性是指分类器将一个正常短信分辨为1（违约）类。假阴性是指分类器将一个违约客户分辨为0（不违约）类。...分类器即使将每一个样本都预测为阳性，其召回率都是1： ? 分类器如果将每一个样本都预测为阴性，或者只是预测出假阳性和真阴性，其召回率都是0。...scikit-learn结合真实类型数据，提供了一个函数来计算一组预测值的精确率和召回率。
二元分类问题可以获得 True Positive（TP，真阳性）、False Positive（FP，假阳性）、 False Negative（FN，假阴性） 和 True Negative（TN，真阴性...所以只要出现“阳性”关键字就表示结果为患病，此外，阳性也分为真阳性和假阳性，从名称就可以看出：真阳性表示确确实实的阳性，也就是说实际为阳性（患病），预测也为阳性（患病）；假阳性表示不真实的阳性，也就是说实际为阴性...真阴性和假阴性也可以按照上面的方式来简单理解。 ? 很明显，这里的 TP=5，FP=2，FN=4，TN=4。...普及一些基本概念：有时候“阳性”、“真”、“正类”、“1” 指的是一回事，“阴性”、“假”、“负类”、“0”指的也是一回事。...ROC曲线的纵坐标为 TPR（Talse Positive Rate，真阳性率），横坐标为 FPR（False Positive Rate，假阳性率）。 ? 如何得到 ROC 曲线呢？
错误类型 二元预测： 决策类型：真阳性、假阳性、真阴性、假阴性。...关键指标： ・灵敏度：真阳性/（真阳性+假阴性） ・特异性：真阴性/（假阳性+真阴性） ・阳性预测值：真阳性/（真阳性+假阳性） ・阴性预测值：真阴性/（假阴性+真阴性） ・准确性：（真阳性+真阴性...）/（真阳性+假阳性+真阴性+假阴性） 连续数据： 均方误差（Mean squared error，MSE）： 均方根误差（Root mean squared error，RMSE）： 常见错误指标...： MSE/RMSE 用于连续型数据，对离群点敏感 中值绝对偏差 取观测值和预测值之间的距离的绝对值的中位数，用于连续型数据 灵敏度 减少假阴性 特异性 减少假阳性 准确性 对假阳性、假阴性平均加权 一致性...应用：利用ROC曲线可以找出合适的阈值，通过比较不同算法的ROC曲线可以选择最有效的算法。 ROC 曲线是以灵敏度（真阳性）为y轴、以1-特异性（假阴性）为x 轴，曲线上的点对应特定的阈值。 ?
我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型。但是这到底是如何工作的呢？ 简短但不是很有用的答案是，这取决于模型。人们已经提出了各种评分函数，它可用于在所有可能的场景中评估训练模型。...在这种情况下，将结果称为真阳性。如果我们认为数据点是正样例，但是该数据点实际是一个负样例，那么我们错误地预测了一个正样例（因此就有了假阳性这个术语）。...最后，如果我们预测了一个负样例，而且该数据点确实是一个负样例，那么我们就找到了一个真阴性。 在统计学假设检验中，假阳性也称为I型错误，而假阴性也称为II型错误。...准确率应该是真阳性数据点数量加上真阴性数据点数量（即所有正确预测的数据点数）除以数据点总数： accuracy = np.sum(true_positive + true_negative) / test_set_size...通过scikit-learn也可以获得同样的值： metrics.r2_score(y_true, y_pred) Out: 0.8358169419264746 我们的预测与数据拟合得越好，与简单的平均数相比
本篇我们来看下医学假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 近日来，新冠肺炎核酸检测“假阴性”引起了关注。所谓的假阴性，就是患者是新型冠状病毒感染者，但是核酸没检测出来，报告阴性。...本篇我们来看下假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 这里的“真或假”其实就是指（医学上）检测正确或错误，（机器学习中）预测正确或错误。...好了，如果有点晕，看下面一张表总结就够了： TP(真阳性)：本身有病，并且检测/预测正确 FN（假阴性）：本身有病，但是由于检测/预测错误，导致误判为无病 FP（假阳性）：本身无病，但是由于检测/预测错误...，导致误判为有病 TN（真阴性）： 本身无病，并且检测/预测正确 那么像这种在机器学习中来判断预测值为阳性（1），阴性（0）的问题是典型的二元分类问题。...可以看到，这些指标是使用真阳性/TP(人有糖尿病，预测为糖尿病)、真阴性/TN(人没有糖尿病，预测不是糖尿病)、假阳性/FP(人没有糖尿病但预测为糖尿病)和假阴性/FN(人有糖尿病但预测不是糖尿病)来计算的
通过改变阈值，我们可以调整模型的真阳性率和假阳性率，从而获得不同的分类结果。ROC曲线越靠近左上角，表明模型在区分正负样本方面的性能越好。...马修斯相关系数（MCC） MCC（Matthews 相关系数）是一个在二元分类问题中使用的度量值，它为我们提供了一种综合考虑了真阳性、真阴性、假阳性和假阴性关系的评估方式。...它不仅关注模型正确预测正样本的能力（即真阳性），还关注模型正确预测负样本的能力（即真阴性）。同时，MCC也将假阳性和假阴性纳入考量，从而更全面地评估模型的性能。...然而，MCC能够平衡地考虑所有四个指标（真阳性、真阴性、假阳性和假阴性），因此对于不平衡数据集，它通常能提供一个更为准确和全面的性能评估。 总的来说，MCC是一种强大且全面的二元分类性能度量工具。...马修斯相关系数（MCC）：一个综合考虑了真阳性、真阴性、假阳性和假阴性关系的度量值，提供了二元分类质量的平衡度量。
通过比较已知的标签和预测类别为每个数据点进行划分，结果可以分为四个类别： 真阳性（TP），预测类别和标签均为阳性； 真阴性（TN），预测类别和标签均为阴性； 假阳性（FP），预测类别为阳性但标签为阴性；...假阴性（FN），预测类别为阴性但标签为阳性。...精度和召回率是评估用例不平衡数据的训练模型的较好指标。 精度 精度定义为真阳性数除以真阳性数加上假阳性数的和。精度表明当模型的预测为阳性时，模型正确的概率。...召回率 召回率是一个很好的指标，可用于假阴性较高的情况。召回率的定义是真阳性数除以真阳性数加上假阴性数的和。 F1度量 F1度量或F1分数是精度和召回率的调和平均值或加权平均值。...它是评估多类别分类器的常用性能指标。在类别分布不均的情况下，这也是一个很好的度量。最好的F1分数是1，而最差的分数是0。一个好的F1度量意味着你有较低的假阴性和较低的假阳性。
ROC曲线是二元分类模型性能的图形表示，该模型绘制真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)。...它有助于评估模型的敏感性(真阳性)和特异性(真阴性)之间的权衡，并广泛用于评估基于二元分类结果(如是或否、通过或失败等)进行预测的模型。 ROC曲线通过比较模型的预测结果和实际结果来衡量模型的性能。...二元分类模型的最佳阈值是通过找到在精度和召回率之间平衡的阈值来确定的。这可以通过使用评估指标来实现，例如F1分数，它平衡了准确性和召回率，或者使用ROC曲线，它绘制了各种阈值的真阳性率和假阳性率。...最佳阈值通常选择ROC曲线上最接近左上角的点，因为这样可以最大化真阳性率，同时最小化假阳性率。在实践中，最佳阈值还可能取决于问题的具体目标以及与假阳性和假阴性相关的成本。...使用代价敏感学习:为不同类型的错误分类分配成本，例如为假阴性分配比假阳性更高的成本，以使模型对少数类别更敏感。
评估分类器在不平衡数据集上的性能的一个有用工具是基于混淆矩阵的指标。该矩阵提供了模型做出的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性预测的细分，从而可以更细致地了解其性能。...混淆矩阵是理解真阳性 (TP) 预测和假阴性 (FN) 预测的有用工具，在真阳性 (TP) 预测中，模型正确识别了阳性类，在假阴性 (FN) 预测中，模型错误地将样本分类为负类实际上是积极的。...混淆矩阵还提供有关假阳性 (FP) 预测的信息，其中模型错误地将样本识别为实际上是阴性的阳性类，以及真阴性 (TN) 预测，其中模型正确识别了阴性类。...而召回率，也称为灵敏度或真阳性率，捕获模型正确预测的实际阳性样本的比例，计算为真阳性预测的数量除以实际阳性样本的总数。...假阴性率反映了被模型错误预测为阴性的实际阳性样本的比例，计算为假阴性预测的数量除以实际阳性样本的总数。 在这种情况下，很明显存在不平衡的类别问题。
，特别是像真阳性和假阴性这样的术语。...准确率和召回率都需要预测真阳性。考虑我们为所有情况预测正类的情况。这将为我们提供 50% 的准确率，因为一半的预测是误报。它会给我们完美的回忆，因为我们不会出现假阴性。...对于我们在示例中使用的平衡数据集，一半的预测是真阳性，一半是假阳性；因此，精度比将为 0.5% 或 50%。...* 0.5 * 1.0) / (0.5 + 1.0) F-Measure = 1.0 / 1.5 F-Measure= 0.666 我们可以使用scikit-learn 中的fbeta_score()...它具有提高精确率的重要性和降低召回率的重要性的效果。如果最大化精确率最小化假阳性且最大化召回率最小化假阴性，那么F0.5 度量更关注最小化假阳性而不是最小化假阴性。
1.理解混淆矩阵 所谓混淆矩阵，是指将模型对各个测试数据的预测结果分为真阳性、真阴性、假阳性和假阴性并对符合各个观点的预测结果的数量进行统计的一种表格。...其中，真阳性和真阴性表示机器学习模型的回答是正确的，假阳性和假阴性则表示机器学习的模型回答是错的。...具体的计算公式如下： 因而3.2中的最后结果准确率为（2+3）/（2+1+0+3）=83.333 4.F值 当数据中存在偏差的话，使用“准确率”这一指标来评估模型是非常危险的，在机器学习中较为广泛使用的是精确率...精确率表示的是预测为阳性的数据中，实际上属于阳性的数据所占的比例 召回率表示的是属于阳性的数据中心，被预测为阳性的数据所占的比例 F值是由精确率和召回率两者组合计算的值（调和平均） 精确率、召回率...、F值都是使用0-1范围内的数值来表示的，越是靠近1的值表示性能越好。
这样我们就可以定义真阳性Bug为a1个，假阳性Bug为a2，真阴性Bug为b1个，假阴性Bug为b2。接下来我们将缺陷乘以严重等级（严重×5，一般×3 轻微×1），就可以获得混淆矩阵。...当然，我们也可以按照Release的时间，把这个时间之前发现的有效缺陷标记为真阳性；这个时间之前发现的无效缺陷标记为假阳性；把这个时间之后发现的有效缺陷（不管是研发还是客户发现的）标记为假阴性，这个时间之前发现的无效缺陷...（不管是研发还是客户发现的）标记为真阴性。...测试机器人发现的正确的缺陷为真阳性，发现的错误的缺陷为假阳性，同时配合人工测试，人工测试发现的正确的缺陷去除与测试机器人发现的重复的正确的缺陷为假阴性，人工测试发现的错误的缺陷去除与测试机器人发现的重复的错误的缺陷...（测试机器人与人发现的判定为错误的缺陷应该仔细判断，理论上应该为0）为真阴性。
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