HyperAI

معدل إيجابي حقيقي

معدل إيجابي حقيقي TPR هي نسبة عدد نتائج التنبؤ بالعينة الإيجابية إلى العدد الفعلي للعينات الإيجابية.

مفهوم مشكلة التصنيف الثنائي

بالنسبة لمشكلة التصنيف الثنائي، يمكن تقسيم العينات إلى أربع فئات وفقًا لمجموعة فئاتها الحقيقية والفئات التي تنبأ بها المتعلم، وهي: الإيجابية الحقيقية، والإيجابية الكاذبة، والسلبية الحقيقية، والسلبية الكاذبة.

ومن بينها، يتم استخدام "صحيح" و"خطأ" للحكم على ما إذا كانت النتيجة صحيحة أم لا، ويتم استخدام "إيجابي" و"سلبي" للحكم على ما إذا كانت النتيجة إيجابية أم سلبية. لذلك، العدد الإجمالي للعينات = TP + FP + TN + FN

أهمية معدل الحالات الحقيقي

يتم حساب معدل الإيجابية الحقيقي على النحو التالي: TPR = TP / (TP + FN)

يمثل نسبة المعدل الإيجابي في الكشف الصحيح. يمكن الحصول على منحنى ROC عن طريق وضع TPR وFPR على نفس الرسم البياني، والمساحة الموجودة أسفل منحنى ROC هي AUC. يتم استخدام ROC وAUC عادةً كمقاييس للأداء في تقييم النموذج.

المصطلحات ذات الصلة: معدل الإيجابية الكاذبة (FPR)، منحنى ROC، فئة الإيجابية الحقيقية، فئة السلبية الحقيقية