Unverified60% confidenceFactExact time
假阳性率的计算公式为FPR = FP / (FP + TN)，是衡量分类器质量的核心指标之一
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7/7/2026
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Claude Code误判申诉指南：三大反馈渠道优化AI分类器
twitterclaudeai7/1/2026
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UnverifiedROC曲线使用假阳性率FPR = FP / (FP + TN)作为横轴，当负样本数量极大时FPR会显得很低79% similarUnverified评估基准测试质量的关键指标是假阳性率和假阴性率，理想基准应将两者控制在较低水平66% similarUnverifiedCGM精度用MARD（平均绝对相对差）衡量，数值越低越准，主流产品MARD约在9%-11%，低于10%属较优水平64% similarVerified精度(Accuracy)的计算公式为(TP+TN)/(P+N)，即模型预测正确的样本数占总样本数的比例61% similarUnverifiedF2分数的beta值设为2，意味着召回率的权重是精确率的4倍61% similar
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