TP、FP、FN、TN、TPR、FPR这些分类指标只适用于二分类吗？

深入探讨：二分类之外，TP、FP、FN、TN、TPR、FPR指标在多分类中的应用

在我们通常熟悉的二分类场景中，TP（真正例）、FP（假正例）、FN（假反例）和TN（真反例）这些关键指标为评估模型性能提供了重要依据。然而，当面临多分类问题时，这些指标的使用方式和理解同样至关重要。在多分类情况下，每一类别都可以被视为一个二分类问题，即每个类别与其他类别的区分。这样，我们便可以为每个类别计算其特有的TP、FP、FN和TN。

对于每个类别，我们可以通过以下两种方式计算指标的平均值：一是macro-average，它分别计算每个类别的TPR（召回率）和FPR（误报率），然后取平均值，这有助于了解每个类别独立的性能；二是micro-average，它汇总所有类别的TP、FP、FN和TN，以此得到单一的TPR、FPR指标，反映整体的模型性能。

然而，尽管micro-average的FPR在多分类问题中并不常见，因为其侧重于整体的错误率，但TPR（召回率）、precision（精确率）和f-beta score（F1分数）则更受关注，特别是macro-average和micro-average的TPR，因为它们能更直观地衡量模型在识别每个类别上的能力。此外，准确率在多分类中通常与micro-average的TPR、precision和f-beta score相等，这一点可以通过相关理论证明。

总结来说，虽然二分类中的指标在多分类场景下需要进行扩展和调整，但它们依然是评估模型在多类情况下的性能基石。理解并灵活运用这些指标，可以帮助我们更全面地分析和优化多分类模型。

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[Python与数据分析]-17分类算法中常用的评价指标
答：  b、假正(False Positive , FP)：被模型预测为正的负样本   c、假负(False Negative , FN)：被模型预测为负的正样本   d、真负(True Negative , TN)：被模型预测为负的负样本   根据这四种数据，有四个比较重要的比率，其中TPR和...

【AI基础】分类器评估一:混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、灵敏度...
答：混淆矩阵：衡量预测的清晰画面 混淆矩阵，如同一面镜子，反映着模型在每个类别上的判断。它由四个基本元素组成：真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）和假阴性（FN），每个元素的名称巧妙地揭示了预测结果的真实与错误。模型的准确性，即对角线上的元素，提供了一个基础视角。准确率：整体表现的...

什么是ROC曲线,其含义包括哪些内容?
答：灵敏度＝TP/(TP+FN)特异性=TN/(FP+TN)ROC曲线是以假阳性率(falsepositiverate，FPR)或1-特异性为横座标，以真阳性率(truepositiverate，TPR)或灵敏度为纵坐标，对应于一系列分界值(或决定阈)所构成的曲线。ROC曲线的含义主要包括以下四方面的内容：(1)ROC曲线图上的每一点都代表某一分界值的...

ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法
答：FN(False Negative): 真实为0,预测为1 FP(False Positive): 真实为1,预测为0 TN(True Negative): 真实为0,预测也为0 三、ROC曲线的主要作用 1、ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。 2、选择最佳的诊断界限值。 3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两...

贝叶斯的重病筛查案例-Precision-Accuracy-Recall
答：如下图所示，False开头的红色FP、FN都是误诊。打的准和打的对是两回事，你枪枪爆头固然是打得准，但如果杀得都是自己人那就不是打的对。直接从公式上可以看出它们的不同含义。精确率Precision也叫查准率，或PPV（positive predictive value阳性预测值） ，就是你不管你从多少人中查出100个有病的，其中...

机器学习中roc曲线的accuracy怎么求
答：预测10合计实际1TruePositive（TP）FalseNegative（FN）ActualPositive(TP+FN)0FalsePositive（FP)TrueNegative(TN)ActualNegative(FP+TN)合计PredictedPositive(TP+FP)PredictedNegative(FN+TN)TP+FP+FN+TN从列联表引入两个新名词。其一是真正类率(truepositiverate,TPR),计算公式为TPR=TP/(TP+FN)，...

机器学习模型评价指标及R实现
答：真正类率(true positive rate ,TPR), 也称为 Sensitivity，计算公式为TPR=TP/ (TP+ FN)，刻画的是分类器所识别出的 正实例占所有正实例的比例。假正类率(false positive rate, FPR),计算公式为FPR= FP / (FP + TN)，计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例。真负类率（True...

打印机中的FP\FW\FN有什么区别
答：前缀还是后缀啊，如果是后缀，F代表传真电话功能，W代表WIFI（无线）打印功能，N代表有线网络打印功能，还有D代表自动双面打印功能。

评估指标ROC与AUC
答：真正率（召回率，灵敏度），True Positive Rate：TPR = TP/ (TP+FN)假正率， False Postive Rate：FPR = FP/(TN+FP)其中 FPR + TNR = 1，在约登指数中会应用到。由混淆矩阵延伸出的指标再延伸出的指标 1、PPV和TPR可以计算F1 2、TPR和TNR可以计算约登指数 YoudenIndex = &#...

输出节点为2的二分类如何画roc曲线
答：1、首先，需要有一组有标签的测试数据集，其中每个样本都有真实的标签（0或1）和模型预测的概率值（代表样本属于正例的概率）。2、TPR=TP/(TP+FN)，其中TP是真正例的数量，FN是假反例的数量。假正率(FPR)表示负例被错误预测为正例的比例，计算公式为：FPR=FP/(FP+TN)，其中FP是假正例的数量...