The
розраховується як FP/FP+TN, де FP — кількість хибнопозитивних результатів, а TN — кількість справді негативних результатів (FP+TN — загальна кількість негативних результатів). Це ймовірність того, що буде спрацьовувати помилкова тривога: що буде дано позитивний результат, коли справжнє значення буде негативним.
Частота хибнопозитивних результатів зазвичай розраховується як B / (B + D), на що доктор Стовіц та його колеги вказують, що є протилежністю специфічності. Наприклад, на кривій робочих характеристик приймача ми будуємо графік істинно-позитивної частоти проти хибно-позитивної частоти.
Рівень хибнопозитивних результатів (FPR): частка негативних випадків, які тест визначає як позитивні (FPR = 1-Spécificité). Частота помилкових негативних результатів (FNR): частка позитивних випадків, які тест виявляє як негативні (FNR = 1-Sensibilité)
Що викликає помилкові спрацьовування та як їх зменшити?
- 1) Оптимальна політика перевірки. …
- 2) Якість даних і покриття. …
- 3) Покращені алгоритми зіставлення. …
- 4) Тестування пісочниці. …
- 5) Оптимізація рішення про оповіщення. …
- Покращуйте свої процеси відповідності за допомогою відзначеного нагородами рішення.
FNF визначається як оцінка хибнонегативних результатів поділена на (істинно позитивні плюс оцінені хибнонегативні). Найчастіше отримане число множать на 100 і виражають у відсотках.
Коефіцієнт помилкових позитивних результатів розраховується як FP/FP+TN, де FP — кількість хибнопозитивних результатів, а TN — кількість справді негативних результатів (FP+TN — загальна кількість негативних результатів).Це ймовірність того, що буде спрацьовувати помилкова тривога: що буде дано позитивний результат, коли справжнє значення буде негативним.
Як ми оцінюємо E[V(t)]? E[V(t)]=m0*t –> очікувана кількість хибних спрацьовувань для заданого порогу дорівнює кількості справді нульових ознак, помноженій на ймовірність того, що нульова функція буде визнана значною.