计算真阳性的函数分数（TPF）、假阳性分数（FPF）、真分数（T）和假分数（F）、准确度、误差
2022-12-27 13:31:24
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参数：二进制结果变量 obj_outcome，其维度与 obj_testScore 相同。
输出：测试结果（测试的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性）。
新颖之处在于此功能的速度。 计算真/假阳性和真/假阴性的群体，而无需对整个群体进行任何迭代（例如，在 10^6 群体上迭代可能需要 30 分钟）。
当我在 MATLAB 中编写自制机器学习代码时，我发现这非常有用。 我需要计算敏感性、特异性、阳性/阴性预测值和一致性。
2022-04-05 11:57:34
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计算常见的分类器衡量指标，包括真阳性，真阴性，假阳性，假阴性，准确率，错误率，特异度和F值
2021-04-21 01:35:49
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