二分类器代码中True Negative Rate（TNR）计算方法及变量含义解析

首先，先帮你拆解代码里每个变量的含义（结合二分类场景，这里0代表良性样本（阴性类），1代表广告/恶意样本（阳性类））：

• benign_guesses：分类器预测为**良性（类别0）**的样本总数量。每遍历到一个预测值为0的样本，这个变量就加1。
• benign_rate：分类器正确预测为良性的样本数，也就是统计学里的真阴性（TN, True Negative）——真实标签是0，且预测结果也为0的样本数。
• ad_guesses：分类器预测为**广告/恶意（类别1）**的样本总数量。每遍历到一个预测值为1的样本，这个变量就加1。
• ad_rate：分类器正确预测为广告/恶意的样本数，也就是统计学里的真阳性（TP, True Positive）——真实标签是1，且预测结果也为1的样本数。

关于TNR（真阴性率）的正确计算 #

你猜测的公式TNR = 2*benign_rate/len(y_hat)是错误的，这个结果只是在你的测试样本数刚好为2时的巧合，不具备通用性。

TNR的定义 #

真阴性率是真实为阴性（良性）的样本中，被分类器正确识别为阴性的比例，公式为：

TNR = 真阴性数(TN) / 真实阴性样本总数

其中真实阴性样本总数是sum(y_test == 0)（即所有真实标签为0的样本数量）。

结合你的代码计算TNR #

用代码里的变量代入的话，正确的计算方式是：

# 先计算真实阴性样本总数
total_benign = sum(y_test == 0)
# 计算TNR，注意处理total_benign为0的情况（避免除以0）
TNR = benign_rate / total_benign if total_benign != 0 else 0.0

原代码里的错误点补充 #

你提供的代码里还有几个明显的计算错误：

1. TP = 2*ad_rate/len(y_hat)：TP就是ad_rate本身（真阳性的数量），不需要乘以2再除以样本数，这是把TP和TPR（真阳性率）混淆了。
2. TPR = 2 * ad_rate / len(y_hat)：TPR（真阳性率/召回率）的正确公式是TP / 真实阳性样本总数，也就是ad_rate / sum(y_test == 1)，原代码的计算方式完全错误。
3. recall = round(100*TPR, 2)：这里还出现了变量顺序错误——先调用了TPR，但代码里是在这之后才定义TPR的，会导致运行报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者j35t3r