作者:gnuhpc
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True Positive (真正, TP)被模型预测为正的正样本;可以称作判断为真的正确率

True Negative(真负 , TN)被模型预测为负的负样本 ;可以称作判断为假的正确率

False Positive (假正, FP)被模型预测为正的负样本;可以称作误报率

False Negative(假负 , FN)被模型预测为负的正样本;可以称作漏报率

True Positive Rate(真正率 , TPR)或灵敏度(sensitivity) 
   TPR = TP /(TP + FN) 
   正样本预测结果数 / 正样本实际数

True Negative Rate(真负率 , TNR)或特指度(specificity) 
   TNR = TN /(TN + FP) 
   负样本预测结果数 / 负样本实际数

False Positive Rate (假正率, FPR) 
   FPR = FP /(FP + TN) 
   被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数

False Negative Rate(假负率 , FNR) 
   FNR = FN /(TP + FN) 
   被预测为负的正样本结果数 / 正样本实际数

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