正式介绍指标之前，先来普及一些基本概念：有时候“阳性”、“真”、“正类”、“1” 指的是一回事，“阴性”、“假”、“负类”、“0”指的也是一回事。...在二分类中，可以将样本根据其真实结果和模型的预测结果的组合划分为真阳性（true positive，TP）、真阴性（true negative，TN）、假阳性（false positive，FP）、假阴性...F1值/Fα值 一般来说，精确率和召回率是互斥的，也就是说精确率高的话，召回率会变低；召回率高的话，精确率会变低。所以设计了一个同时考虑精确率和召回率的指标 F1值。...左上角坐标为（0,1），即 FPR = 0，TPR = 1，这意味着 FP（假阳性）=0， FN（假阴性）=0，这就是一个完美的模型，因为能够对所有的样本正确分类。...练习题 看完这篇文章，我们来做几道练习题来检验下学习成果： 为什么说ROC曲线的光滑程度与样本数量没有绝对的关系呢？ 如果一个模型的AUC小于0.5，可能是因为什么原因造成的呢？
图表5：5个为什么示例 Q7，你对价格优化、价格弹性、库存管理、竞争情报了解吗？给出一些例子。 由Gregory Piatetsky回答。...Q10, 假阳性结果太多和假阴性结果太多，哪个更好？解释。 由Devendra Desale回答。 这取决于我们要解决的问题的领域。...在医疗测试中，假阴性结果可能会为医生、病人提供误导信息，认为病症已不存在，但事实上并非如此。这可能导致对病人和某一类疾病的治疗不足，或不正确的疗法。因此，在此类情况下假阳性多更好。...对于过滤垃圾邮件，假阳性结果会导致过滤系统把合法的电子邮件归类为垃圾邮件，阻止此类邮件送达。在大多数垃圾邮件过滤系统都能过滤掉相当一部分的垃圾邮件的时候，确保不产生假阳性判断是用户更加需求的功能。...在这种情况下，增加假阴性比假阳性好。 Q11，什么是选择偏差，它为什么很重要，以及我们如何避免它？ 由Matthew Mayo回答。 选择偏差，总的来说是误差因为非随机性取样的样本被引入的情形。
这就是为什么远在西雅图的朋友却听到了这对夫妻讨论硬木地板，这听起来让人觉得不可思议。 ? ▌亚马逊回应 亚马逊 Alexa 为何录制这段音频，又将其发送呢？亚马逊对此作出回应。...这样一来，便不会接近假阳性， Alexa 不会再直接发笑，而会在播放笑声前增加 “ 好啊，我可以笑给你听”（“Sure,I can laugh ”） 在这里，营长科普下假阳性： *假阳性：如果 A 推断说...，B 感兴趣（positive），而 B 其实上不感兴趣（negative），那么 A 犯了假阳性的错误（False positive）。...▌受众不买账 对于亚马逊官方给出的回应，大多数受众并不买账。 针对上次的诡笑事件，就有网友反驳称，在这种没有说话的环境下，亚马逊 Echo 如何会产生“Alexa，笑一个 ”的指令？
（200次观察） FP（假阳性）：该列的实际标签在测试数据集中为“否”，但我们的logistic回归模型预测为“是”。...第1类错误也称为假阳性，当分类模型错误地预测最初错误观察的真实结果时发生。 例如：假设我们的逻辑模型正在处理一个垃圾邮件而不是垃圾邮件的用例。...为什么会这样？让我们看一个例子来理解这一点。 ? 在这个例子中，这个模型是在一个不平衡的数据集上训练的，甚至测试数据集也是不平衡的。...例如：在垃圾邮件检测案例中，正如我们前面所讨论的，假阳性将是一个观察结果，它不是垃圾邮件，但根据我们的分类模型被归类为垃圾邮件。过多的误报可能会破坏垃圾邮件分类模型的目的。...要绘制ROC曲线，我们必须绘制（1-特异性），即x轴上的假阳性率和y轴上的敏感性，即真阳性率。 ROC曲线告诉我们，该模型能够很好地区分两种情况（例如，患者是否肥胖）。更好的模型可以准确地区分两者。
6、怎么理解真阳性率和假阳性率? 真阳性率(TPR)是真阳性与真阳性和假阴性的比率。它是实际阳性结果被测试为阳性的概率。...TPR = TP / （TP + FN） 假阳性率(FPR)是假阳性与所有阳性(真阳性和假阳性)的比率。它是虚惊一场的概率，也就是说，当它实际上是负的时候，会给出一个正的结果。...ROC曲线是假阳性率(x轴)和真阳性率(y轴)之间的曲线。真阳性率是指真阳性率与阳性样本总数之比。假阳性率是假阳性与阴性样本总数之比。在几个阈值上绘制FPR和TPR，构建ROC曲线。...敏感度（Sensitivity真阳性率)= TP/P 31、为什么要重采样?...50、你能举出一些假阴性比假阳性重要的例子吗?
真阳性、假阳性、假阴性和真阴性 对比上面的表格很容易看出，你做对的题会对应着 真 (True) 这个前缀，对了就对了，不管啦。...而你做错的题则带了 假 (False) 的前缀，做错的题分两种：你回答真但答案是假，这是假阳性；你回答为假但是答案为真，则为假阴性。很明显，阳性阴性是对应着你的回答。 那我们为啥需要这乱七八糟的东西？...别急，想象你训练了一个模型，不管输入什么数据，它都只给出 “假” 的预测。这显然是个失败模型，也就比停了的钟好一点（哦不对，是五十步笑百步），但是它在你这个数据上可能能拿到 90 分以上哦？...精确率 等于 真阳性 与 所有被预测为阳性的样本 之比。 为什么说多做多错少做少错的理由很明显了吧？ 如果模型预测为阳性的样本越少，那么它犯错的可能性也就越小，也就是说精确率越高了。...梯度指出了一个让 loss 提升最快的方向（没错是提升），学习率控制我们应该朝反方向走多远，学习率太大了可能会越过最低点，变得难以收敛甚至会发散。
真阳性、假阳性、假阴性和真阴性 对比上面的表格很容易看出，你做对的题会对应着 真(True) 这个前缀，对了就对了，不管啦。...而你做错的题则带了 假(False) 的前缀，做错的题分两种：你回答真但答案是假，这是假阳性；你回答为假但是答案为真，则为假阴性。很明显，阳性阴性是对应着你的回答。 那我们为啥需要这乱七八糟的东西？...假设你有一个大小为1000的带布尔标签数据集， 里面的“真”样本只有100个不到，剩下的都是“假”样本。你说这没什么啊？ 别急，想象你训练了一个模型，不管输入什么数据，它都只给出“假”的预测。...精确率 等于 真阳性 与 所有被预测为阳性的样本 之比。 为什么说多做多错少做少错的理由很明显了吧？ 如果模型预测为阳性的样本越少，那么它犯错的可能性也就越小，也就是说精确率越高了。...梯度指出了一个让loss提升最快的方向（没错是提升），学习率控制我们应该朝反方向走多远，学习率太大了可能会越过最低点，变得难以收敛甚至会发散。
在本文中，我们将学习如何使用Python中的catboost包，根据我们对于可接受的假阳性率[FPR]或假阴性率[FNR]的理解，为分类提供最佳的阈值值。...正如你可能已经得出的结论，这样做将降低我们模型的准确性，因为我们将增加假阳性的数量，但这是可以接受的，因为人们始终可以再次检查并进行其他检查以确认是否是真正的阳性。...顶部的一个显示了一个假阴性。这个人实际上患有癌症，但模型将其分类为阴性。在新模型中解决了这个问题，没有假阴性。另一方面，我们也增加了一个假阳性。...当你降低一个时，必然会增加另一个。 如果项目需要非常低数量的假阳性，同样的方法也可以用来降低FPR。 总结 总之，在这篇文章中，我们学到了以下内容： 分类的默认切割阈值是概率的50%。...可以调整此数字以减少假阳性或假阴性的数量。 FPR（I型错误）和FNR（II型错误）是互补的。降低一个将增加另一个。 使用catboost包计算概率切割的阈值值。
几乎所有检测都有两种错误： 假阳性是，检测结果为阳性，但患者没有该疾病的错误。 假阴性是，检测结果为阴性，但患者确实有这种疾病的错误。 这些错误可能会影响人们的决策。...检测相当准确：假阳性几率非常小，为 5/1000，但是假阴性更大（尽管还是很小），为 1/100。 个体可能知道也可能不知道他们是否患有这种疾病；通常情况下，人们会进行检测来确认他们是否拥有。...Positives列中的计数显示为什么它小于 1/2。 在阳性的人中，更多的人没有疾病而不是有疾病。 原因是，很大一部分人没有这种疾病。检测出假阳性的一小部分人比真阳性要多。...那么树形图中的先验概率将会改变： 鉴于病人检测为阳性，他或她有这种疾病的几率是由贝叶斯规则给出。...将其与 475 个假阳性相比：在阳性中，拥有疾病的比例与我们通过贝叶斯规则得到的结果相同。
这个模型在99.9%的情况下都会给出正确答案，所以其精确度为99.9%。这个常见的精确度谬误可以通过考虑不同的度量标准来避免，如精准度、查全率。...： 真阳性 = 全部实例正确推断为正 真阴性 = 全部实例正确推断为负 假阳性 = 全部实例错误推断为正 假阴性 = 全部实例错误推断为负 在一个异常检测的典型案例中，我们试图将假阴性最小化——比如，忽略一笔虚假交易...精准度 = 真阳性/(真阳性+假阳性) 查全率 = 真阳性/(真阳性+假阴性) 要注意精准度不利于假阳性，而查全率不利于假阴性。一个从不推测出虚假信息的模型查全率为零，而精准度则未知。...因为假阳性率——FPR的基础——很大程度上是基于数据集中的阴性实例数量（如假阳性+真阴性），使得在假阳性实例数量庞大的情况下FPR仍然很小。...受试者工作特征曲线 = 假阳性/(假阳性+真阴性) 相反，错误发现率（FDR）有助于更好理解假阳性实例对于异常检测模型的影响： 错误发现率 = 1 – 精准度 = 假阳性/(真阳性+假阳性) ?
至于为什么有可能在集合中？ 因为有可能某个或者多个下标的值为 1 是受到其他元素的影响，这就是所谓的假阳性，下文会详细讲述。 无法删除一个元素，为什么呢？...假阳性概率的计算 假阳性是布隆过滤器的一个痛点，因此需要不择一切手段来使假阳性的概率降低，此时就需要计算一下假阳性的概率了。 假设我们的哈希函数选择比特数组中的比特时，都是等概率的。...当n比较大时，根据极限公式，可以近似得出假阳性率： ? 所以，在哈希函数个数k一定的情况下有如下结论： 比特数组长度 m 越大，假阳性率越低。 已插入元素的个数 n 越大，假阳性率越高。...当然这种存在假阳性的可能，但是只要你的比特数组足够大，假阳性的概率会很低，另一方面，你认为百度会在意这种的误差吗，你的一篇文章可能因为假阳性概率没有收录到，对百度有影响吗？...由假阳性率的近似计算方法可知，如果要使假阳性率尽量小，在 m 和 n 给定的情况下，k值应为： ? 将 k 代入上一节的式子并化简，我们可以整理出期望假阳性率 p 与 m、n 的关系： ?
在这种情况下，模型可能会倾向于预测数量较多的类别，从而导致准确率的虚高。 此外，准确率无法提供关于假阳性和假阴性的信息。...在欺诈检测中，假阳性可能会导致无辜的用户被错误地标记为欺诈行为者，从而影响用户体验和公司的声誉。 因此，在这些应用中，确保模型具有高的精确度至关重要。...然而，过分强调其中一个指标往往会损害另一个指标的性能。例如，为了提高召回率，模型可能会增加对正样本的预测，但这同时也可能增加假阳性的数量，从而降低准确率。 F1评分正是为了解决这一问题而设计的。...此外，当假阳性比假阴性更受关注时，PR-AUC也是一个更合适的度量指标。因为在某些应用场景中，错误地将负样本预测为正样本（假阳性）可能会带来更大的损失或负面影响。...例如，在医疗诊断中，错误地将健康人诊断为患病者可能会导致不必要的治疗和焦虑。在这种情况下，我们更希望模型具有高的精确性，以减少假阳性的数量。
至于为什么有可能在集合中？ 因为有可能某个或者多个下标的值为 1 是受到其他元素的影响，这就是所谓的假阳性，下文会详细讲述。 无法删除一个元素，为什么呢？...假阳性概率的计算 假阳性是布隆过滤器的一个痛点，因此需要不择一切手段来使假阳性的概率降低，此时就需要计算一下假阳性的概率了。 假设我们的哈希函数选择位数组中的比特时，都是等概率的。...当然这种存在假阳性的可能，但是只要你的比特数组足够大，假阳性的概率会很低，另一方面，你认为百度会在意这种的误差吗，你的一篇文章可能因为假阳性概率没有收录到，对百度有影响吗？...由假阳性率的近似计算方法可知，如果要使假阳性率尽量小，在 m 和 n 给定的情况下，k值应为： 将 k 代入上一节的式子并化简，我们可以整理出期望假阳性率 p 与 m、n 的关系： 换算而得： 根据以上分析得出以下的结论...： 如果指定期望假阳性率 p，那么最优的 m 值与期望元素数 n 呈线性关系。
判定差异分析结果可靠性的指标主要包括假阳性，真阳性以及假阳性率和真阳性率几个指标。...假阳性与真阳性：如果某个基因在 RNAseq 分析结果显示为差异表达，但 qPCR结果表明表达差异不显著，则认为是假阳性，反之则为真阳性。...假阳性率（FPR）：真实非差异表达中基因中，被错误判定为差异表达基因的比率，FPR 越低越好。...饱和度评估 五、为什么要测序6G数据？ 对于中等表达的基因（RPKM>15），reads数=40M（在PE 150测序下，大概是6G数据量），就无论是构建还是定量逐渐达到平台期。...备注：40M reads 也是有参转录组测序的推荐数据量 注：图中数据为75bp读长的reads 写在最后：有时间我们会努力更新的。
他为什么会被推荐作为二分类模型的优秀性能指标呢？曲线下面积 (Area Under the Curve, AUC) 是什么？约登指数是什么？截断值是怎么来的？AUC 会随截断值变化吗？...真阳性率 (真阳性/真实病人)：0/10=0%真阴性率 (真阴性/真实非病人)：10/10==100%假阳性率 (假阳性/真实非病人)：0/10=0%假阴性率 (假阴性/真实病人)：10/10=100%...真阳性 + 假阴性 = 全部的阳性样本 = 10;真阳性率 + 假阴性率 = 0% + 100% = 100%;真阴性 + 假阳性 = 全部的阴性样本 = 10;真阴性率 + 假阳性率 = 100% +...不太严谨的总结矩阵：率 阳性 阴性 合计预测正确/真真阳性率假阴性率1 预测错误/假假阳性率真阴性率1 率 阳性阴性合计预测正确/真0% 100%1 预测错误/假0% 100%...显然，若要提高召回率，则模型会变得「贪婪」，于是犯错的可能性就会变大，也就是精确率下降；若要提高精确率，则模型会变得「保守」，此时模型能够覆盖的正例就少，于是召回率下降。
蛋白质是生命活动的基本单位，研究位于编码区的基因组变异，最重要的一点就是分析该变异是否会影响蛋白质的结构与功能。之前的文章中介绍了SIFT软件，本篇介绍另外一款软件PolyPhen-2。...两种模型最终都会给出三个值，蛋白质结构和功能发生改变的概率值，假阳性率FPR，真阳性率TPR。 在对突变位点分类时，除了概率值以外，还需要关注假阳性率FPR。每种模型对于FPR值定义了不同的阈值。...假阳性率越低，说明评估的结果越可靠。 在首页提供了一个在线服务，可以输入蛋白质序列，预测某个位点的氨基酸替换对该蛋白质的影响。 ?...Results 提供了基于HumDiv和HumVar两套训练数据集的结果，在结果中，会给出一个打分，这个score的取值范围为0-1，越接近1，说明氨基酸替换对蛋白质结构和功能造成影响的概率越大，同时还需要结合假阳性率...在检索结果中，会给出HDiv和HVar两套结果，示例如下 ?
逻辑回归可由线性回归通过sigmoid函数转换而成，并会给出一组输入值为分类0和1的概率。 一种测试的真阳性率为100%，假阳性率为5%。一个群体有千分之一的概率会在测试中出现这种情况。...在1000人中，有1人会得到真正的阳性结果，而在剩下的999人中，5%的人会得到(假)阳性结果。大约50人会得到该病的阳性结果。...[ohnsg91eh3.png] 年度和月度季节性现象的一个例子 13.人们普遍认为假阴性不如假阳性。那么，假阳性不如假阴性的例子有什么?...如果公司将代金券发给结果呈假阳性的客户(误以为该客户会购买价值5000美元以上的商品)，那些购买不足5000美元的人就会让公司亏损赔钱。 14.测试集和验证集的区别是什么?...(主题：精确度测量) ROC曲线描述的是模型的假阳性率与真阳性率之间的关系。完全随机预测的ROC曲线就是一条直对角线(图中的黑色虚线)。最靠近坐标轴的曲线就是最优模型。
常见肺结节示意图 所以在实际检测时，就会有如下四种情况： (1) 真阳性(True Positive，TP)：检测有结节，且实际有结节；正确肯定的匹配数目； (2) 假阳性(False Positive...，FP)：检测有结节，但实际无结节；误报，给出的匹配是不正确的； (3) 真阴性(True Negative，TN)：检测无结节，且实际无结节；正确拒绝的非匹配数目； (4) 假阴性(False Negative...假阴性率(False Negatice Rate，FNR)，漏诊率( = 1 - 灵敏度)： ? 假阳性率(False Positice Rate，FPR)，误诊率( = 1 - 特异度)： ?...阳性似然比 = 真阳性率 / 假阳性率 = 灵敏度 / (1 - 特异度) 阴性似然比 = 假阴性率 / 真阴性率 = (1 - 灵敏度) / 特异度 Youden指数 = 灵敏度 + 特异度 - 1...= 真阳性率 - 假阳性率 二、ROC曲线 ROC曲线：接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve），是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc
以下是正确或错误的四种可能： TN/真阴性：例阴性且预测阴性 TP/真阳性：例阳性且预测阳性 FN/假阴性：例阳性而预测阴性 FP/假阳性：例阴性而预测阳性 意义何在？...在医学检验中，假阴性可能会给病人和医生提供一个虚假的安慰，表面上看它不存在的时候，它实际上是存在的。这有时会导致不恰当的或不充分的治疗病人和他们的疾病。因此，人们会希望有很多假阳性。...虽然大多数反垃圾邮件策略阻止和过滤垃圾邮件的比例很高，排除没有意义假阳性结果是一个更艰巨的任务。所以，我们更倾向于假阴性而不是假阳性。 Q11.什么是选择偏差，为什么它是重要的，你如何避免它？...Q19解释什么是假阳性和假阴性。为什么区分它们非常重要？ 回答者：Gregory Piatetsky 在二进制分类(或医疗测试)中,假阳性是当一个算法(或测试)满足的条件,在现实中不满足。...区分和治疗不同的假阳性和假阴性显然是非常重要的，因为这些错误的成本不一样。 例如，如果一个测试测出严重疾病是假阳性(测试说有疾病,但人是健康的),然后通过一个额外的测试将会确定正确的诊断。
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