目录1.准确率(Accuracy) 2.召回率(Recall) 3.精确率(Precision) 4.召回率与精确率的关系5.误报率(FPR)与漏报率(FNR) 1.准确率(Accuracy) 准确率是指我们的模型预测正确的结果所5、漏报率miss rate,也称为漏警率、漏检率反映分类器或者模型正确预测负样本纯度的能力，减少将正样本预测为负样本，即正样本被预测为负样本占总的正样本的比
≥０≤ False Positive(FP):将负类预测为正类数→误报(Type I error) False Negative(FN):将正类预测为负类数→漏报(Type II error) 准确率Accuracy: A C C = T P +华为云为你分享云计算行业信息，包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档，方便快速查找定位问题与能力成长，并提供相关资料和解决方案。本页面关键词：waf测试误报率和漏报率。
＋▽＋ 打印摘要：误报率和漏报率是衡量IDS产品性能的两个关键指标，但是目前针对IDS的误报率和漏报率的计算方式和测试方法没有一个统一的标准，各厂家的宣传数据更是五waf产品的防护功能核心指标，即误报率和漏报率。下面分析我的一次调试优化误报率/漏报率的过程。crs规则中默认inbound_anomaly_score_threshold=5阈值5 paranoia_level=1 严
误报的含义肯定是指正常被误报成故障(真实类别为正常，预测类别为故障),显然不会有故障误报成正常这一说法，只有故障漏报成正常的说法。因此，误报率是与假阳性率同一个计算公式，同一个探测率=因出现危险情况而报警的次数/出现危险情况的次数*100% 误报率=没有危险情况而报警的次数/报警总数*100% 漏报率=出现危险情况未报警的次数/出现危险情况的次数*100%
⽂章⽬录误报率、故障检测率、漏报率、虚警率、误警率等指标异同及计算公式1. ⼀些标准指标的计算参考论⽂：Fawcett T. An introduction to ROC analysis[J]. Pattern Rec一是漏报率和误报率；漏报率或误报率过高会导致SAST工具的实用性和有效性显著降低，无法有效提高软件开发效率和软件质量。二是检测规则是否容易扩展及按用户特定需求定制；除了支持
