不对称分类的错误评估

	1(癌症)	0（非癌症）
1（预测为癌症）	True Positive	False Positive
0（预测为非癌症）	False Nagative	True Negative

 

 

                                                                  

 

判断癌症病人的分类器好坏标准：

1.准确率（Precision） = 预测且实际得癌症数目 / 预测得癌症数目 = （TP/（TP + FP））

　　//P = 1-误报率(假阳)

2.召回率（Recall）= 预测且实际得癌症数目 / 实际得癌症数目 = （TP / （TP + FN））

　　//R=1-漏报率(假阴)

阈值 threshold  样本分类标准

if（ threshold ==0.99） : high P ,low R (找的对)

else if（ threshold == 0.01） :low P,high R (找的全)

3.F-Measure：F-Measure是Precision和Recall加权调和平均

F = (a*a +1)*P*R/（a×a ×P + R）

当a = 1时，

 

if（(P == 0) || (R == 0)）:F = 0

else if ((P = 1)  && (R = 1)): F = 1