基础理解

术语“阳性”和“阴性”不是指所关心的情况的值，而是指其存在或不存在；该情况本身可能是一种疾病，因此“阳性”可能意味着“疾病”，而“阴性”可能意味着“健康”。

我们更应该关注：1表示存在；0表示不存在。

什么是true和false

true指的是预测的情况和真实情况一致；
false指的是预测的情况和真实情况不一致。

定义

第一类错误（误报）：拒绝本应接受的东西的错误，指的是本来正常（Condition negative），但是误认为是异常（Predicted condition positive）；例如认定一个无辜的人有罪。

第二类错误（漏报）：接收本应该拒绝东西的错误，指的是本来异常（Condition positive），但是误认为是正常（Predicted condition negative）；例如认定一个有罪的人无罪。

误报率

误报率是被错误报告为阳性的阴性情况的比例。

number of false positives / number of negative instances

$I - Error=\frac{FP}{FP+TN}$

漏报率

漏报率是被错误地报道为阴性的阳性情况的比例。

number of false positives / number of positive instances

$II - Error = \frac{FN}{FN+TN}$

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