true positive （真正, tp） 被模型**為正樣本，是真的判斷正確。所以就是正樣本，也稱作正的數。
true negative（真負 , tn）被模型判斷為負樣本，是真的判斷正確。所以就是負樣本，也稱作負的數。
false positive （假正, fp）被模型判斷為正樣本，是假的判斷錯誤。所以應該是負樣本，也稱作誤報數。
false negative（假負 , fn）被模型判斷為負樣本，是假的判斷錯誤。所以應該是正樣本，也稱作漏報數。
true positive rate（真正率 , tpr）或 sensitivity（靈敏度/敏感性） ——用於驗證模型檢測正例效果
tpr = true positive /（true positive + false negative）
**為正的正樣本數 / 正樣本實際數
true negative rate（真負率 , tnr）或 specificity (特指度/特異性) ——用於驗證模型檢測負例效果 tnr ≠ 1-tpr
tnr = true negative /（true negative + false positive）
**為負的負樣本數 / 負樣本實際數
false positive rate （假正率, fpr）
fpr = false positive /（false positive + true negative） ——用於和tpr一起繪製roc曲線
**為正的負樣本數 /負樣本實際數
false negative rate（假負率 , fnr）
fnr = false negative /（true positive + false negative） ——用的少
**為負的正樣本數 / 正樣本實際數
資料探勘 模型的衡量標準與建模
2 ease of use 是否好用 3 feature selection 二 模型分類 2 分類問題 3 聚類問題 一般來說，建模是迴圈做的。準確性accurate 穩定性stable 對同乙個樣本的 值是唯一的，穩定的 推廣性general 建模使用的資料決定了模型的推廣性。generate ...
回歸分析定義衡量標準
如果不能對模型的訓練和測試的表現進行量化地評估，我們就很難衡量模型的好壞。通常我們會定義一些衡量標準，這些標準可以通過對某些誤差或者擬合程度的計算來得到。通過運算 決定係數r2 來量化模型的表現。模型的決定係數是回歸分析中十分常用的統計資訊，經常被當作衡量模型 能力好壞的標準。r2的數值範圍從0至1...
軟體測試的原則和衡量標準
1 軟體測試的原則 good enough 原則 這是一種權衡投入 產出比的原則，測試既不要不充分,也不要過分，不充分和過分都是一種不負責任的表現，當然zero enough 是一種理想，good enough 是原則 pareto 原則 一般情況 在分析，設計，實驗階段的複審和測試工作能發現80 ...