진양성률 TPR은 양성 샘플 예측 결과 수를 실제 양성 샘플 수로 나눈 비율입니다.

이진 분류 문제의 개념

이진 분류 문제의 경우, 샘플은 실제 범주와 학습자가 예측한 범주의 조합에 따라 네 가지 범주, 즉 참 양성, 거짓 양성, 참 음성, 거짓 음성으로 나눌 수 있습니다.

이 중 True와 False는 결과가 맞는지 틀린지를 판단하는 데 사용되고, Positive와 Negative는 결과가 양수인지 음수인지 판단하는 데 사용됩니다. 따라서 총 샘플 수 = TP + FP + TN + FN

실제 발병률의 중요성

실제 양성률은 TPR = TP / (TP + FN)으로 계산됩니다.

이는 정확한 감지에서 양성 클래스 비율의 비율을 나타냅니다. TPR과 FPR을 같은 그래프에 놓으면 ROC 곡선을 얻을 수 있으며, ROC 곡선 아래의 면적은 AUC입니다. ROC와 AUC는 일반적으로 모델 평가에서 성능 지표로 사용됩니다.

관련 용어: 거짓 양성률(FPR), ROC 곡선, 참 양성 클래스, 참 부정 클래스