Шаблон:Терминология матрицы путаницы

Терминология и выводы
из матрицы путаницы

положительное состояние (P) количество фактических положительных случаев в данных отрицательное состояние (N) количество фактических негативных случаев в данных истинный положительный (TP) Результат теста, который правильно указывает на наличие состояния или характеристики истинный отрицательный (TN) Результат теста, который правильно указывает на отсутствие состояния или характеристики ложный положительный (FP) Результат теста, который ошибочно указывает на наличие определенного состояния или атрибута ложный отрицательный (FN) Результат теста, который ошибочно указывает на отсутствие определенного состояния или атрибута чувствительность, полнота, частота попаданий, или доля истинного положительного (TPR) $\mathrm {TPR} ={\frac {\mathrm {TP} }{\mathrm {P} }}={\frac {\mathrm {TP} }{\mathrm {TP} +\mathrm {FN} }}=1-\mathrm {FNR}$ специфичность, избирательность или доля истинного отрицательного (TNR) $\mathrm {TNR} ={\frac {\mathrm {TN} }{\mathrm {N} }}={\frac {\mathrm {TN} }{\mathrm {TN} +\mathrm {FP} }}=1-\mathrm {FPR}$ точность или положительное прогностическое значение (PPV) $\mathrm {PPV} ={\frac {\mathrm {TP} }{\mathrm {TP} +\mathrm {FP} }}=1-\mathrm {FDR}$ отрицательное прогностическое значение (NPV) $\mathrm {NPV} ={\frac {\mathrm {TN} }{\mathrm {TN} +\mathrm {FN} }}=1-\mathrm {FOR}$ частота промахов или доля ложного отрицательного (FNR) $\mathrm {FNR} ={\frac {\mathrm {FN} }{\mathrm {P} }}={\frac {\mathrm {FN} }{\mathrm {FN} +\mathrm {TP} }}=1-\mathrm {TPR}$ выпадание или доля ложноположительного (FPR) $\mathrm {FPR} ={\frac {\mathrm {FP} }{\mathrm {N} }}={\frac {\mathrm {FP} }{\mathrm {FP} +\mathrm {TN} }}=1-\mathrm {TNR}$ false discovery rate (FDR) $\mathrm {FDR} ={\frac {\mathrm {FP} }{\mathrm {FP} +\mathrm {TP} }}=1-\mathrm {PPV}$ false omission rate (FOR) $\mathrm {FOR} ={\frac {\mathrm {FN} }{\mathrm {FN} +\mathrm {TN} }}=1-\mathrm {NPV}$ Положительное отношение правдоподобия (LR+) $\mathrm {LR+} ={\frac {\mathrm {TPR} }{\mathrm {FPR} }}$ Отрицательное отношение правдоподобия (LR-) $\mathrm {LR-} ={\frac {\mathrm {FNR} }{\mathrm {TNR} }}$ предел распространения (PT) $\mathrm {PT} ={\frac {\sqrt {\mathrm {FPR} }}{{\sqrt {\mathrm {TPR} }}+{\sqrt {\mathrm {FPR} }}}}$ threat score (TS) or critical success index (CSI) $\mathrm {TS} ={\frac {\mathrm {TP} }{\mathrm {TP} +\mathrm {FN} +\mathrm {FP} }}$ распространённость ${\frac {\mathrm {P} }{\mathrm {P} +\mathrm {N} }}$ Точность (ACC) $\mathrm {ACC} ={\frac {\mathrm {TP} +\mathrm {TN} }{\mathrm {P} +\mathrm {N} }}={\frac {\mathrm {TP} +\mathrm {TN} }{\mathrm {TP} +\mathrm {TN} +\mathrm {FP} +\mathrm {FN} }}$ сбалансированная точность (BA) $\mathrm {BA} ={\frac {TPR+TNR}{2}}$ F-мера это Среднее гармоническое точности и чувствительности: $\mathrm {F} _{1}=2\times {\frac {\mathrm {PPV} \times \mathrm {TPR} }{\mathrm {PPV} +\mathrm {TPR} }}={\frac {2\mathrm {TP} }{2\mathrm {TP} +\mathrm {FP} +\mathrm {FN} }}$ Коэффициент phi (φ или rφ) или Коэффициент корреляции Мэтьюза (MCC) $\mathrm {MCC} ={\frac {\mathrm {TP} \times \mathrm {TN} -\mathrm {FP} \times \mathrm {FN} }{\sqrt {(\mathrm {TP} +\mathrm {FP} )(\mathrm {TP} +\mathrm {FN} )(\mathrm {TN} +\mathrm {FP} )(\mathrm {TN} +\mathrm {FN} )}}}$ Индекс Фаулкса-Мэллоуса (FM) $\mathrm {FM} ={\sqrt {{\frac {TP}{TP+FP}}\times {\frac {TP}{TP+FN}}}}={\sqrt {PPV\times TPR}}$ informedness or bookmaker informedness (BM) $\mathrm {BM} =\mathrm {TPR} +\mathrm {TNR} -1$ Маркированность (MK) или deltaP (Δp) $\mathrm {MK} =\mathrm {PPV} +\mathrm {NPV} -1$ Диагностическое отношение шансов (DOR) $\mathrm {DOR} ={\frac {\mathrm {LR+} }{\mathrm {LR-} }}$ Sources: Fawcett (2006), Piryonesi and El-Diraby (2020), Powers (2011), Ting (2011), CAWCR, D. Chicco & G. Jurman (2020, 2021), Tharwat (2018). Balayla (2020)

Документация

[создать | ]

Во избежание поломок страниц, использующих этот шаблон, экспериментируйте в песочнице (создать | зеркало) или своём личном пространстве.
Подстраницы этого шаблона.