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Klassifikator ist selber ebenfalls fehleranfällig und kann in manchen Fällen ein Objekt einer falschen Klasse zuweisen.
Sensitivität/Richtig-positiv-Rate
Auch Empfindlichkeit oder Trefferquote gibt Wahrsch. mit der ein Objekt korrekt als positiv klassifiziert wird.
Falsch-negativ-Rate
Fälschlich als negativ klassifizierte Objekte
Spezifität
Richtig-negativ-Rate gibt die Wahrscheinlichkeit mit der ein negatives Objekt korrekt als negativ kassifiziert wird.
Falsch-positive-Rate
Auch Ausfallrate, gibt den Anteil der fälschlich als positiv klassifizierten Objekte an, die in Wirklichkeit negativ sind.
Zusammenfassung
Wir sehen hier eine relation zwischen Sensitivität und Spezifität, ein Ausgleich sollte beim Trainingsprozess ermittelt werden.
