TPR va FPR nima? Ular qanday qilib aniqlik va recall bilan bog'liq?

TPR (Haqiqiy Musbat Daraja) va FPR (Noto'g'ri Musbat Daraja) ikkilamchi tasnifning sifatini baholash uchun ishlatiladigan mezonlardir.

• TPR (his sensitiivligi, recall) — haqiqiy musbat holatlarning to'g'ri bashorat qilingan ulushi:

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

• FPR — noto'g'ri bashorat qilingan musbat holatlarning haqiqiy manfiylar ichidagi ulushi:

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

Bu yerda TP haqiqiy musbatlar, FP noto'g'ri musbatlar, FN noto'g'ri manfiylar, TN haqiqiy manfiylar.

Aniqlik — to'g'ri bashorat qilingan musbat holatlarning umumiy bashorat qilingan musbatlar ichidagi ulushi:

[ Aniqlik = \frac{TP}{TP + FP} ]

Ular orasidagi bog'lanish:

• Recall va TPR sinonim.
• Aniqlik va recall tasniflashda to'liq va aniqlik o'rtasidagi muvozanatni tushunishga yordam beradi.

Misol: Agar model ko'pincha manfiy ob'ektlarni musbat sifatida noto'g'ri tasniflasangiz (yuqori FPR), aniqlik pasayadi, chunki FP ko'p bo'ladi. Agar model ko'p musbatlarni o'tkazib yuborsa (past TPR/recall), to'liqlik zarar ko'radi.