摘要： 大家好,小宜來為大家講解下。誤判率，誤判率公式這個很多人還不知道,現在讓我們一起來看看吧！一、定義：誤判率是指在實驗中，特征檢測器識別出來的錯誤樣本，即被誤判為正類或被誤判為負類的...

大家好,小宜來為大家講解下。誤判率，誤判率公式這個很多人還不知道,現在讓我們一起來看看吧！

一、定義：

誤判率是指在實驗中，特征檢測器識別出來的錯誤樣本，即被誤判為正類或被誤判為負類的樣本，其誤判率 = 錯誤樣本數/總樣本數×100％.

二、構成：

1、真實陽性誤判：誤判率中所計算的“錯誤”樣本指的是真實陽性（TP）被誤判為陰性（FN）樣本，其誤判率=FN/（TP+FN）×100％，又稱為特異度。

2、真實陰性誤判：誤判率中所計算的“錯誤”樣本指的是真實陰性（TN）被誤判為陽性（FP）樣本，其誤判率=FP/（FP+TN）×100％，又稱為靈敏度。

三、基本公式：

誤判率=（FP+FN）/（TP+FP+FN+TN）×100％，

其中：TP：真實正類樣本數；FN：真實正類被誤判為負類的樣本數；FP：真實負類被誤判為正類的樣本數；TN：真實負類樣本數.

四、計算：

誤判率的計算依賴于實際實驗，等到測試結束后，根據實驗結果得出各個類別的樣本，將它們代入到誤判率的計算公式，從而得出實驗的誤判率。

五、應用：

誤判率是評估特征檢測器準確性的一個重要標準，它可以幫助我們發現存在缺陷的特征檢測器，因此它在機器學習、傳感器網絡、生物信息學等領域中都有廣泛的應用。

一、誤判率的概念

1. 誤判率（false-alarm rate）是指一個系統在處理某個材料、識別某些數據時，其判斷結果和實際結果不一致的概率。也可以說是錯誤判斷其某一對象為正例的概率，或者判斷某一事件發生的概率，比如火警系統或者病毒偵測系統等。

2. 誤判率的計算方法一般用于判斷某一系統真正檢測到的樣本數目和某一目標值的準確率。誤判率越低，系統的準確率越高，否則將導致更多的誤判，從而影響系統的精確性。

3. 誤判率的計算公式為：誤判率=假陽性（false positive）/ （假陽性+真陰性（true negative））,即FP/（FP+TN）。

二、誤判率的種類

1. 嚴重誤判率（severe false-alarm rate），即當系統在檢測某一類實例時，若誤判率太高會影響到后續所有系統的性能，將會帶來比較麻煩的后果。

2. 垃圾郵件誤判率（spam mail false-alarm rate），即郵箱的垃圾郵件識別系統誤判率，是指系統識別某封垃圾郵件但實際上是正常郵件的概率，即將實際上是正常郵件的數據識別為垃圾郵件的概率。

3. 誤識別誤判率（misidentification false-alarm rate），即指在識別某類實例時，系統將實際上應該被認為是同一種類型的實例識別成另一種類型的實例的概率。

三、誤判率的注意事項

1. 誤判率是系統準確率的一個重要指標，誤判率越低，系統的準確率越高。

2. 盡量監控和降低誤判率，為系統的準確性提高再添砝碼。

3. 在開發和應用識別系統時，要注意了解不同類型誤判率的影響并對系統進行調整 ，盡量降低誤判率。

4. 在使用識別系統進行實際檢測時，也要重視誤判率，注意系統的準確性，防止其發生誤判。

本文到此分享完畢，希望對大家有所幫助。