ROC曲线P值意义

问题描述

精选答案

ROC 曲线简要解释

阳性 (P, positive)

阴性 (N, Negative)

真阳性 (TP, true positive):正确的肯定。又称：命中 (hit)

真阴性 (TN, true negative):正确的否定。又称：正确拒绝 (correct rejection)

伪阳性 (FP, false positive):错误的肯定，又称：假警报 (false alarm)，第一型错误

伪阴性 (FN, false negative):错误的否定，又称：未命中 (miss)，第二型错误

真阳性率 (TPR, true positive rate)又称：命中率 (hit rateecall):TPR = TP / P = TP / (TP+FN)

伪阳性率(FPR, false positive rate)又称：错误命中率，假警报率 (false alarm rate):FPR = FP / N = FP / (FP + TN)

准确度 (ACC, accuracy):ACC = (TP + TN) / (P + N)即：(真阳性+真阴性) / 总样本数

真阴性率 (TNR)又称：特异度 (SPC, specificity):SPC = TN / N = TN / (FP + TN) = 1 - FPR

阳性预测值 (PPV),又称precision:PPV = TP / (TP + FP)

阴性预测值 (NPV):NPV = TN / (TN + FN)

假发现率 (FDR):FDR = FP / (FP + TP)

Matthews相关系数 (MCC)，即 Phi相关系数:MCC = (TP*TN - FP*FN) /

sqrt{P N P' N'}

F1评分:F1 = 2TP/(P+P')