数据挖掘样本（数据挖掘样本包括哪些）

数据挖掘中的准确率,召回率,虚警率

1、准确率 = （TT + FF） / （T + F） -- 这是判断正确的比重。召回率 = TT / （TT + FT） -- 这是正确判断正例的比重。漏报率 = FT / （TT + FT） -- 这是多少个正例被漏判了。虚警率 = TF / （TT + TF） -- 这是反映被判为正例样本中，有多少个是负例。

2、召回率是衡量正样本被正确预测的比例，即正样本中被预测为正样本的样本数占所有实际正样本的比例。若全部预测为正样本，FN（false negative）会降低，导致召回率升高。虚警率则表示负样本被错误预测为正样本的比例，值越低，表示模型对负样本预测的准确性越高。

3、召回率 （Recall， 或真阳率）：衡量模型识别出实际存在的正样本的能力，高召回率意味着模型不会漏掉太多重要信息，但可能增加虚警。虚警率 （False Alarm Rate）：衡量模型将负样本错误判断为正样本的比例，这是评估模型过度自信的指标。在某些场景下，如安全系统中，虚警可能引发不必要的恐慌和资源浪费。

4、召回率（Recall）R=所有正例中，被判断为正例的比例=TP/P 漏警概率=1-Recall，正例判断错误的概率，漏掉的正例所占比率 虚警率=1-Precision，错误判断为正例的概率，虚假正例所占的比率 注意：在一般的目标检测中，没有真的负例之说。自然也不存在FN与TN。

5、K-S曲线实际上就是把阈值作为横坐标，TPR和FPR，也就是召回率和虚警率，其实也就是ROC曲线的那两个变量，同时作为纵坐标，随着阈值的变化，召回和虚警都从0到1，这时候，两者距离最远的地方就是KS值。当把虚警那条曲线拉直，然后让召回随着虚警也对应地变化，那么得到的其实就是ROC曲线。

6、漏检率 英文：Omission Ratio 对检索结果中不包含系统中存在的相关信息数的测定即为误检率。可以定义为： 未被检出的相关信息数 误检率为检出的结果中，不相关信息占检出信息的比例。这种对检索结果中不相关信息数的测定即为误检率。

数据挖掘中t是什么意思

1、在数据挖掘中，t常常是指时间变量。很多数据都具有时序性，因此可以通过 t 来刻画数据随时间的变化规律。例如在金融领域中，股票价格和交易量等变量都具有明显的时间趋势，可以通过时间序列分析来预测和研究这些变量。

2、swot分析法的数据挖掘指标是企业内部的优势，企业外部的威胁，企业外部的机会，企业内部的劣势。SWOT分析法是对企业内外部条件进行全面、系统、准确的分析，找出企业的优势、劣势，面临的机会和威胁，进而制定相应的发展战略的一种分析方法，其中，S代表优势，W代表劣势，O代表机会，T代表威胁。

3、R square（R方值）是决定系数，意思是你拟合的模型能解释因变量的变化的百分数，例如R方=0.810，表示你拟合的方程能解释因变量81%的变化，还有19%是不能够解释的。F值是方差检验量，是整个模型的整体检验，看它拟合的方程有没有意义。

4、大T指的是互联网技术中的大数据领域的杰出代表。以下是关于大T的详细解释：大T的概念介绍：在当今的数字化时代，大数据技术已经变得越来越重要。这里的“大T”，实际上就是代表大数据技术及其相关的应用和发展趋势。它在很多领域中都有广泛的应用，包括但不限于商业智能、医疗健康、金融服务等。