TPR ва FPR нима? Онҳо чӣ гуна бо дақиқӣ ва recall алоқаманданд?

TPR (Дұрыс оң нәтиже көрсеткіш) және FPR (Жалған оң нәтиже көрсеткіш) бинарлы классификацияның сапасын бағалау үшін қолданылатын метрикалар.

• TPR (сезімталдық, recall) — барлық нақты оң нәтижелердің ішінен дұрыс болжағандардың үлесі:

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

• FPR — барлық нақты теріс нәтижелердің ішінен жалған оң нәтижелердің үлесі:

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

Мұнда TP — шын оң, FP — жалған оң, FN — жалған теріс, TN — шын теріс.

Дәлдік — барлық оң деп болжағандардың ішінен дұрыс болжағандардың үлесі:

[ Дәлдік = \frac{TP}{TP + FP} ]

Олардың арасындағы байланыс:

• Recall және TPR синонимдер.
• Дәлдік және recall классификацияның толықтығы мен дәлдігін түсінуге көмектеседі.

Мысал: Егер модель жиі теріс объектілерді оң деп қате классификацияласа (жоғары FPR), дәлдік төмендейді, себебі FP көп. Егер модель көп оңды өткізіп жіберсе (төмен TPR/recall), толықтық зардап шегеді.