真陽性率 (TPR) は、統計、機械学習、医療診断で二項分類モデルのパフォーマンスを評価するために使用される尺度です。これは、モデルによって正しく識別または陽性として分類された実際の陽性症例の割合を表します。 TPR は、感度、再現率、ヒット率とも呼ばれます。

真のレートは、バイナリ コンテキストの問題を測定するために使用できます。たとえば、イベントの予測、病気の検出、品質管理、機械学習など、分類アルゴリズムやモデルのパフォーマンスの評価などです。

真陽性率の計算式

TPR 率は、モデルが陽性として正確に検出する陽性インスタンスの割合を測定します。計算式は次のとおりです。

TPR = TP / (TP + FN)

• TP (真陽性) - 正しく分類された陽性の例。
• FN (False Negative) - 誤って分類された陰性インスタンス。

参考文献

【1】https://www.iguazio.com/glossary/true-positive-rate/