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Video: Wie berechnet man eine False-Positive-Rate?
2024 Autor: Michael Samuels | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-18 09:23
Verwandte Berechnungen
- Falsch-Positiv-Rate (α) = Fehler Typ I = 1 − Spezifität = FP / (FP + TN) = 180 / (180 + 1820) = 9%
- Falsch negative Rate (β) = Fehler Typ II = 1 − Empfindlichkeit = FN / (TP + FN) = 10 / (20 + 10) = 33%
- Leistung = Empfindlichkeit = 1 − β
Außerdem, wie ist die Falsch-Positiv-Rate definiert?
In der Statistik wird beim Durchführen von Mehrfachvergleichen a falsch positiv Verhältnis (auch bekannt als Fall-out oder falscher Alarm Verhältnis) ist die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese für einen bestimmten Test fälschlicherweise abzulehnen. Die Falsch-Positiv-Rate (oder " Fehlalarmrate ") bezieht sich normalerweise auf die Erwartung des falsch positiv Verhältnis.
Wissen Sie auch, was ein falsch positiver Test ist? Im medizinischen Bereich testen , und allgemeiner in binärer Klassifikation, a falsch positiv ist ein Fehler in der Datenberichterstattung, bei dem a Testergebnis zeigt falsch an, dass ein Zustand vorliegt, wie z. B. eine Krankheit (der Ergebnis ist positiv ), wenn es in Wirklichkeit nicht vorhanden ist, während a falsch negativ ist ein Fehler, bei dem a Testergebnis
Was ist dementsprechend ein falsch positives Beispiel?
Falsch positiv : Ein Ergebnis, das anzeigt, dass eine bestimmte Bedingung vorhanden ist, wenn sie es nicht ist. Ein Beispiel von a falsch positiv wäre, wenn ein bestimmter Test zur Erkennung von Krebs ein positiv Ergebnis, aber die Person hat keinen "Krebs".
Was versteht man unter richtig positiv?
EIN richtig positiv ist ein Ergebnis, bei dem das Modell die positiv Klasse. In ähnlicher Weise a wahr negativ ist ein Ergebnis, bei dem das Modell die negative Klasse korrekt vorhersagt. Und ein falsch negativ ist ein Ergebnis, bei dem das Modell die negative Klasse falsch vorhersagt.
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