g-mean指标

g-mean指标
G-mean指标是一个用于衡量分类器性能的指标。

它是通过计算分类器的准确性和敏感性的几何平均值得出的。

对于一个二分类器来说，它的预测结果可以分为四种情况：True Positive（真正例）、False Positive（假正例）、True Negative（真负例）和False Negative（假反例）。

其中，True Positive指的是分类器将正例预测为正例的情况，False Positive指的是分类器将负例预测为正例的情况，True Negative指的是分类器将负例预测为负例的情况，False Negative指的是分类器将正例预测为负例的情况。

在这些基本情况下，我们可以计算分类器的准确性和敏感性，分别表示分类器正确预测的样本比例和分类器对正例样本的正确预测比例。

准确性和敏感性是分类器性能的两个关键指标。

然而，考虑到这两个指标之间可能存在的权衡，我们需要使用一个综合考虑两个指标的指标来评价分类器的性能。

G-mean指标就是这样一个指标。

它是准确性和敏感性的几何平均值，可以把这两个指标结合起来综合衡量分类器的性能，同时考虑它们之间的权衡。

G-mean指标的计算公式如下：
G-mean = sqrt(TPR * TNR)
其中，TPR表示True Positive Rate（真正例率），也就是分类器对正例样本的正确预测比例；TNR表示True Negative Rate（真负例率），也就是分类器对负例样本的正确预测比例。

在计算G-mean指标时，我们需要先计算出TPR和TNR，然后将它们相乘再开根号，即可得到G-mean指标的值。

在使用G-mean指标评估分类器性能时，我们通常会计算出不同阈值下的G-mean值，并选择具有最大G-mean值的阈值作为最终的阈值。

这样做可以使分类器在尽可能多地考虑准确性和敏感性的权衡的同时，获得最佳的性能表现。