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人工智能完整词典
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真阳性率
模型正确识别出的阳性样本比例，也称为灵敏度或召回率。
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假阳性率
阴性样本被错误分类为阳性的比例，对应于1减去特异性。
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决策阈值
将分类器输出概率转换为离散二元预测的临界值。
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最佳工作点
在ROC曲线上最大化复合指标（如约登指数）或最小化特定成本函数的点。
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精确率-召回率曲线
作为ROC曲线替代方案的可视化图表，展示精确率与召回率之间的权衡，特别适用于类别不平衡的情况。
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约登指数
结合灵敏度和特异性的评估指标，定义为两者之和减1，用于选择最佳阈值。
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DET曲线
使用对数尺度的错误检测图，更清晰地展示分类器在低错误率区域的性能。
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PR曲线
精确率-召回率曲线的缩写，当假阳性成本与假阴性成本不同时，作为ROC曲线的替代方案更受青睐。
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提升曲线
评估模型相对于随机模型性能改进的图表，衡量目标增益比率。
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Brier分数
评估预测概率准确性的校准指标，与仅衡量区分度的AUC形成互补。
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DeLong检验
用于在相同数据集上显著比较两个或多个分类器AUC的非参数统计检验。
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多类ROC曲线
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