查全率—錯檢率曲線英文解釋翻譯、查全率—錯檢率曲線的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 recall-fallout plot

分詞翻譯：

查的英語翻譯：

check; consult; examine; investigate

全的英語翻譯：

complete; entirely; full; whole
【醫】 pan-; pant-; panto-

率的英語翻譯：

frank; hasty; lead; modulus; quotiety; rash; rate; ratio; usually
【醫】 rate
【經】 rater.

錯檢率的英語翻譯：

【計】 fallout ratio

曲線的英語翻譯：

curve
【醫】 curve
【經】 curve

專業解析

在信息檢索與機器學習領域，查全率-錯檢率曲線（Recall-Fall-out Curve）是評估分類模型性能的重要工具，其核心在于平衡系統識别相關結果的能力與産生誤報的風險。以下從漢英術語對照及技術原理角度進行解釋：

一、核心概念定義

查全率（Recall）
指系統正确檢索出的相關結果占所有實際相關結果的比例，反映模型避免漏檢的能力。計算公式為：

$$text{Recall} = frac{TP}{TP + FN}$$

其中 (TP)（True Positive）為正确識别的相關結果，(FN)（False Negative）為漏檢的相關結果。

英文對應術語：Recall / Sensitivity
錯檢率（Fall-out）
指系統錯誤标記的無關結果占所有實際無關結果的比例，反映模型産生假陽性的風險。計算公式為：

$$text{Fall-out} = frac{FP}{FP + TN}$$

其中 (FP)（False Positive）為誤檢的無關結果，(TN)（True Negative）為正确排除的無關結果。

英文對應術語：Fall-out / False Positive Rate (FPR)

二、曲線意義與繪制原理

該曲線以錯檢率（FPR）為橫軸、查全率（Recall）為縱軸，通過調整分類阈值（如概率判定門檻）生成一系列坐标點并連接成曲線。其關鍵特征包括：

曲線形态：理想狀态下曲線應貼近左上角（高查全率、低錯檢率），表明模型能以最小誤報代價覆蓋最多相關結果。
阈值權衡：提高查全率（降低阈值）通常伴隨錯檢率上升，反之嚴格阈值會降低錯檢率但增加漏檢風險。
與ROC曲線關系：查全率-錯檢率曲線可視為ROC曲線（Receiver Operating Characteristic）的變體，後者以召回率（TPR）替代查全率，兩者數學等價但分析側重點不同。

三、實際應用場景

信息檢索系統：優化搜索引擎返回結果，在保證高查全率（減少遺漏）的同時控制無關結果占比。
醫學診斷模型：權衡疾病篩查的覆蓋率（高查全率）與假陽性導緻的過度醫療風險（低錯檢率）。
異常檢測：如金融風控中平衡欺詐識别的全面性（Recall）與誤判正常交易的比率（Fall-out）。

四、權威參考資料

信息檢索評估指标綜述：
Manning, C. D., et al. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008. 鍊接（斯坦福大學權威教材）

機器學習模型評估标準：
Google AI Research. "Precision and Recall." Machine Learning Crash Course. 鍊接

醫學診斷中的性能權衡：
National Institutes of Health. "Evaluation Metrics for Diagnostic Tests." NIH Clinical Guidelines. 鍊接

中國計算機學會技術報告：
《人工智能模型評估方法白皮書》. 中國計算機學會, 2022. 鍊接

術語對照表

中文	英文	縮寫
查全率	Recall	R
錯檢率	Fall-out / False Positive Rate	FPR
真陽性	True Positive	TP
假陰性	False Negative	FN
假陽性	False Positive	FP
真陰性	True Negative	TN

網絡擴展解釋

查全率（Recall）與錯檢率（False Positive Rate, FPR）是分類模型評估中的兩個關鍵指标，兩者構成的曲線通常指ROC曲線（受試者工作特征曲線），用于衡量模型在不同分類阈值下的性能平衡。以下是詳細解釋：

1. 查全率（Recall）

定義：實際為正類的樣本中被正确預測的比例，反映模型識别正類的能力。
公式：
$$ text{Recall} = frac{TP}{TP + FN} $$
其中，TP（True Positive）為正确預測的正類數，FN（False Negative）為漏檢的正類數。

2. 錯檢率（False Positive Rate, FPR）

定義：實際為負類的樣本中被錯誤預測為正類的比例，反映模型誤報的程度。
公式：
$$ text{FPR} = frac{FP}{FP + TN} $$
其中，FP（False Positive）為錯誤預測的正類數，TN（True Negative）為正确預測的負類數。

3. 查全率—錯檢率曲線（ROC曲線）

含義：ROC曲線以錯檢率（FPR）為橫軸、查全率（Recall/TPR）為縱軸，展示不同分類阈值下兩者的權衡關系。
曲線特點：
- 曲線越靠近左上角，模型性能越好（高查全率、低錯檢率）。
- 對角線（AUC=0.5）表示隨機猜測，無區分能力。
應用：通過計算曲線下面積（AUC）評估模型整體性能，AUC越大模型效果越好。

4. 實際意義

查全率與錯檢率的權衡：
- 提高查全率（如降低分類阈值）可能增加錯檢率（更多負類被誤判為正類）。
- 降低錯檢率（如提高分類阈值）可能導緻查全率下降（漏檢更多正類）。
適用場景：
- 醫療診斷（需高查全率，減少漏診）。
- 垃圾郵件過濾（需低錯檢率，避免誤判正常郵件）。

查全率—錯檢率曲線（ROC曲線）直觀展示了分類模型在敏感性與誤報率之間的平衡，是選擇最佳分類阈值和評估模型泛化能力的重要工具。需結合具體場景需求，調整阈值以優化查全率或控制錯檢率。