Itqualityassurance
- Skąd wiesz, czy fałszywie dodatni jest prawdziwy czy negatywny?
- Jak nazywasz prawdziwą pozytywną fałszywie dodatnią?
- Jaki jest prawdziwy przykładowy i fałszywie pozytywny przykład?
- Co jest fałszywie pozytywne w danych?
Skąd wiesz, czy fałszywie dodatni jest prawdziwy czy negatywny?
Jest obliczany jako FN/FN+TP, gdzie FN jest liczbą fałszywych negatywów, a TP jest liczbą prawdziwych pozytywów (FN+TP jest całkowitą liczbą pozytywów). Prawdziwa szybkość dodatni (TPR, zwana również czułość) jest obliczana jako TP/TP+FN. TPR jest prawdopodobieństwem, że rzeczywisty pozytywny przetestuje dodatnie.
Jak nazywasz prawdziwą pozytywną fałszywie dodatnią?
Prawdziwa pozytyw jest wynikiem, w którym model poprawnie przewiduje klasę pozytywną. Podobnie prawdziwy negatyw jest wynikiem, w którym model poprawnie przewiduje klasę negatywną. Fałszywie dodatni jest rezultatem, w którym model niepoprawnie przewiduje klasę pozytywną.
Jaki jest prawdziwy przykładowy i fałszywie pozytywny przykład?
Jest 8 kobiet w ciąży, a 8 kobiet nie jest w ciąży, model klasyfikował 6 w ciąży (prawdziwy pozytywny) i 5 nie w ciąży (prawdziwy negatywny) kobiety poprawnie, ale 3 nie w ciąży (fałszywie dodatnich) kobiet jako kobiety w ciąży i 2 w ciąży (fałszywie negatywne) kobiety jako nie w ciąży.
Co jest fałszywie pozytywne w danych?
Fałszywe dodatnie polega na tym, że naukowiec określa, że coś jest prawdą, gdy jest w rzeczywistości fałszywe (nazywane również błędem typu I). Fałszywie dodatni jest „fałszywym alarmem.„Fałszywe negatywne mówi, że coś jest fałszywe, gdy jest w rzeczywistości prawdą (nazywany również błędem typu II).
