TPR жана FPR эмнелер? Алар кантип тактык жана recall менен байланыштуу?

TPR (Чын оң көрсөткүч) жана FPR (Жалган оң көрсөткүч) бинардык классификациянын сапатын баалоо үчүн колдонулган метрикалар.

• TPR (сезимталдык, recall) — чын оң натыйжалардын ичинен туура алдын ала айтылгандардын пайызы:

  [ TPR = \frac{TP}{TP + FN} ]

• FPR — жалган оң натыйжалардын ичинен туура эмес алдын ала айтылгандардын пайызы:

  [ FPR = \frac{FP}{FP + TN} ]

Мында TP чын оң, FP жалган оң, FN жалган терс, TN чын терс.

Далилдүүлүк — туура алдын ала айтылган оң натыйжалардын жалпы алдын ала айтылгандарга карата пайызы:

[ Далилдүүлүк = \frac{TP}{TP + FP} ]

Алардын ортосундагы байланышы:

• Recall жана TPR синонимдер.
• Далилдүүлүк жана recall классификациянын толуктугу жана тактыгына карата балансын түшүнүүгө жардам берет.

Мисал: Эгер модель көп учурда терс объекттерди оң деп ката белгилесе (жогорку FPR), далилдүүлүк төмөндөйт, анткени FP көп болот. Эгер модель көп оңду өткөрүп жиберсе (төмөн TPR/recall), толуктук жапа чегет.