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false negative

  • 伪阴性

网络释义专业释义

  假阴性

...讲的金标准), 可以是一种单独的方法,也可以是几种方法结合起来。比如: 实验室检测,影像,病理等方法。 假阴性(False negative):定性体外诊断试剂检测出来是未得某种疾病,但经金标准检测出来是得某种疾病的。

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  伪阴性

一般 伪阴性 ( false negative )是犯第一 型 误差。

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  错误否定

... false market 假市 ; 虚假市场 ; 虚 false negative 错误否定 ; 负误识 ; 伪阴性 ; 在两类模式识别中 false air 系统漏入空气量 ; 漏风 ...

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  负误识

Edge pixel 边缘像素 处于边缘上的像素 False negative 负误识 在两类模式识别中,将属于物体标注为不属于物体的误分类 Feature 特征 物体的一种特性,它可以度量。有助于物体的分类。

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短语

sampling false-negative 样假阴性

false-negative errors 假阴性错误

false-negative mammograms 钼靶X线假阴性

false-negative message 假阴性信息

be false-negative 假阴性

false-negative results 假阴性

false-negative responses 假阴性反应

false-negative 假阴性 ; 和假阴性数

false-negative and suspicious types 假阴性与可疑型

 更多收起网络短语
  • 假阴性 - 引用次数:116

    In other words, the false positive and false negative of the system are 21.2% and 19.3% respectively.

    换言之,此方法体系的阳性和假阴性比例分别为21.2%和19.3%。

    参考来源 - 基于转录组的人肝脏分泌蛋白质组研究
  • 漏报 - 引用次数:63

    The main problems facing intrusion detection systems are high false positive rate and false negative rate.

    高误报和漏报率是入侵检测系统面临的主要问题。

    参考来源 - 利用关联和风险评估方法减少误报和漏报—《计算机应用研究》—2008年第10期—龙源期刊网
    漏警 - 引用次数:2

    We evaluate the classification in term of false positive, false negative and detection rate.

    从虚率和漏警率以及检测率三个方面评价了分类器的分类效果。

    参考来源 - 支持向量机在P2P网络流量检测中的应用
    漏判 - 引用次数:1

    参考来源 - 字符串匹配算法在P2P流量检测中的研究与实现
    误否定
  • 伪报错 - 引用次数:4

    GSTE inherits the abstract behavior of STE. It means it takes with the false negative problems.

    进一步分析由于GSTE继承STE的抽象行为,而带来的伪报错问题产生的原因。

    参考来源 - 基于GSTE验证的细化问题的研究
  • 假阴性
  • 错误否定

·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress

 柯林斯英汉双解大词典 

false negative

  • 1. 

    N a result in a medical test that wrongly indicates the absence of the condition being tested for 伪阴性

双语例句权威例句

  • In an example like this, you may judge a minimum of 100:1 false negative: positive ratio to be acceptable.

    这样例子中,可以判断比率最低为100:1才是可以接受的。

    www.ibm.com

  • In contrast, if he infers that she is not interested when she is in fact interested, then he has made an error of false negative (what the statisticians call the "Type II" error).

    相反如果推断兴趣实际上兴趣那么阴性错误(统计学家称为“第二类错误)。

    article.yeeyan.org

  • So we make two types of errors: a type I error, or false positive, is believing a pattern is real when it is not; a type II error, or false negative, is not believing a pattern is real when it is.

    因此我们常犯错误第一类虚假的肯定,当原型并不存在认为原型真的;第二类虚假否定,当原型存在认为原型虚假的。

    article.yeeyan.org

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