圖片：analogicus / CC0

知乎用戶，接待訂閱同名微信公家號【景象形象學渣】空報率與漏報率是景象形象行業中常用來評估預告模子機能的指標 。 評估指標的分歧本色上反映了使命需求的分歧，是以分歧的指標在對統一預告模子進行評估時將會獲得分歧的成果 。 這就意味著預告模子的‘黑白’往往是相對的，好的模子不僅取決于數據和算法自己，還取決于是否契合現實問題需要 。 那么何時利用空報率，又何時利用漏報率呢？本篇將經由過程混合矩陣慢慢帶大師領會精準度、查準率等多種評估指標，以此深切熟悉空報率與漏報率的寄義，并供給場景實例讓讀者體味評估指標若何反映現實使命需求 。 （文末順帶供給混合矩陣的 python 可視化代碼便利大師利用 。 ）
一、混合矩陣
混合矩陣也稱誤差矩陣，經常被用來對分類問題進行誤差闡發 。 為便于理解，我們以二分類預告——晴雨預告為例，將其所有可能呈現的預告景象與實況成果兩兩進行交叉組合，獲得如下四個根本項 。
混合矩陣的四個根本項
真正例（True Positive）：預告有雨 實況有雨真反例（True Negative）：預告無雨 實況無雨假正例（False Positive)：預告有雨 實況無雨（納偽，第二類錯誤）假反例（False Negative）：預告無雨 實況有雨（棄真，第一類錯誤）將上述各項的計數以矩陣的體例呈現（其實就是一張表格啦），就獲得了該預告模子的混合矩陣 。 矩陣中的每一列代表展望類別，每列的數值和代表預告該類此外總次數；而每一行代表實況不雅測的類別，每行的數值和代表了該類別實況中呈現的總次數 。
晴雨預告的混合矩陣


直不雅可見，當混合矩陣對角線數值越大時，模子總體機能越好 。 將其定量化，將矩陣中 TP 與 TN 的代數和除以矩陣所有元素的代數和稱之為精準率（Accuracy） 。


將 FN 與 FP 的代數和除以矩陣所有元素的代數和稱之為錯誤率（Error Rate) 。


二、細分評價指標
從界說式可知，精準率和錯誤率的大小受到多個變量的約束，難以精準契合現實問題需要，需要引入細分指標 。
1.查準率與空報率
查準率又可稱為擊中率、精確率(Precision，為了便利記憶可記英文，以免與精準率混合)，其界說為真正例在預告正例中地點的占比 。 查準率是相對預告而言的，數值越大暗示正例呈現的可能性越大，預告可托度越高 。 （文末降水查準率為 259/(259+235)=0.524）


空報率與查準率有聯系關系，被界說為假正例在所有預告正例中地點的占比，數值越大暗示狼來了的可能性越大，由界說可知，空報率=1- 擊中率 。
2.查全率與漏報率
查全率又可稱為召回率(recall)，其界說為真正例在所有實況為正例中的地點占比 。 查全率是相對實況而言的，數值越大暗示越疏而不漏，呈現喪家之犬的可能性越小 。 （文末降水查全率為 259/(259+242)=0.517）


漏報率與查全率有聯系關系，被界說為假反例在所有實況為正例中的地點占比，可推知，漏報率=1- 查全率 。

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