假正例率 FPR = FP / (TN + FP) 表示的,预测为正例但真实情况为反例的,占所有真实情况中反例的比率。 TPR越大,则表示挑出的越有可能(是正确的);FPR越大,则表示越不可能(在挑选过程中,再挑新的出来,即再挑认为是正确的出来,越有可能挑的是错误的)。 TPR 与 FPR 呈反相关,随着采样的继续(见上文:...
TPR、FPR&TNR 2、精确率Precision、召回率Recall和F1值 3、综合评价指标F-measure 4、ROC曲线和AUC 考...
试题来源: 解析 查全率: 真实正例被预测为正例的比例 真正例率: 真实正例被预测为正例的比例 显然查全率与真正例率是相等的。 查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例 假正例率: 真实反例被预测为正例的比例 两者并没有直接的数值关系。反馈 收藏 ...
根据知乎网友的描点，图a中TPR=0.8时，FPR约为0.1，由于TPR=Recall，因此可以认为图b中，Recall=0.8，Precision=0.05，同时假定数据集中仅有100个正样本。有了上述假设，我们就可以根据公式推导出混淆矩阵上的各个指标了。对于上述千6的正负样本比，我们可以再举另外一个例子（来源于Kaggle），假设...
机器学习中性能评估指标中的准确率(Accuracy)、召回率(Recall=TPR)、精确率(Precision)、误报率(FPR)、漏报率(FNR)及其关系 标签:机器学习 技术研究与问题解决 粉丝-36关注 -18 +加关注
TFTTTFNFPRNN12代表真实用户中被错判为僵尸粉的比例FPR越小模型识别效果越好在ROC平面内横轴表示FPR纵轴表示TPR选取不同的概率阈值以得到不同的FPR与TPR的组合绘制出单位正方形内的ROC曲线定性地看该曲线向左上方凸的程度越大该模型识别效果越好用单位正方形中ROC曲线下方面积即AU 上一节 在本页浏览全文 11-20页...
对TPR（真正例率）与FPR（反正例率）的理解 将测试样本进⾏排序，“最可能”是正例的排在最前⾯，“最不可能”是正例的排在最后⾯。分类过程就相当于在这个排序中以某个“截断点”（见图中阈值）将样本分为两部分，前⼀部分判作正例，后⼀部分判作反例。我们根据学习器的预测结果对样例进⾏排序，...
人脸识别tpr与fpr具体要求 人脸识别tpr与fpr具体要求 1/ 1
真正例率(TPR)、假正例率(FPR)与查准率(P)、查全率(R)之间的联系: 查全率: 真实正例被预测为正例的比例 真正例率: 真实正例被预测为正例的比例 显然查全率与真正例率是相等的。 查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例 假正例率: 真实反例被预测为正例的比例 两者并没有直接的数值关系。
导语:在进阶篇里面,将会讨论ROC和PR曲线的联系,在不平衡数据中的偏差问题,同时利用公式来说明TPR/FPR/Precision三者之间的关系,在第三部分结合业务场景将介绍了几个特殊指标,但是没有说明如果根据指标去设计和优化模型,这个又要挖几个坑,等待后续来填了。