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Klassifikator ist selber ebenfalls fehleranfällig und kann in manchen Fällen ein Objekt einer falschen Klasse zuweisen.
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# Sensitivität/Richtig-positiv-Rate
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Auch Empfindlichkeit oder Trefferquote gibt Wahrsch. mit der ein Objekt korrekt als positiv klassifiziert wird.
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# Falsch-negativ-Rate
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Fälschlich als negativ klassifizierte Objekte
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# Spezifität
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Richtig-negativ-Rate gibt die Wahrscheinlichkeit mit der ein negatives Objekt korrekt als negativ kassifiziert wird.
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# Falsch-positive-Rate
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Auch Ausfallrate, gibt den Anteil der fälschlich als positiv klassifizierten Objekte an, die in Wirklichkeit negativ sind.
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# Zusammenfassung
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Wir sehen hier eine relation zwischen Sensitivität und Spezifität, ein Ausgleich sollte beim Trainingsprozess ermittelt werden.
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![https://de.wikipedia.org/wiki/Beurteilung_eines_bin%C3%A4ren_Klassifikators#Kombinierte_Ma%C3%9Fe]()
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