ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)是用于评估分类模型性能的一种常用方法。ROC曲线的横轴为假正例率(False Positive Rate,FPR),纵轴为真正例率(True Positive Rate,TPR)。下面是关于如何获取ROC曲线中FPR和TPR的值的详细解答: FPR(假正例率): 定义:FPR是指被错误地判断为正例的负例样本占所有...
中线上的点B(TPR=FPR),也就是医生B全都是蒙的,蒙对一半,蒙错一半;下半平面的点C(TPR<FPR),这个医生说你有病,那么你很可能没有病,医生C的话我们要反着听,为真庸医。 上图中一个阈值,得到一个点。现在我们需要一个独立于阈值的评价指标来衡量这个医生的医术如何,也就是遍历所有的阈值,得到ROC曲线。还是...
False Negative(假负 , FN):将正类预测为负类数 →漏报 (Type II error). 直观上,TPR 代表能将正例分对的概率,FPR 代表将负例错分为正例的概率。在 ROC 空间中,每个点的横坐标是 F PR,纵坐标是 TPR,这也就描绘了分类器在 TP(真正率)和 FP(假正率)间的 trade-off2。 图像处理中经常有误拒率...
机器学习7.2B FPR,TPR曲线和KS值 这一部分内容其实在ROC曲线的部分中我们讨论过,随着模型的判别的不断放松,FPR=FP/(FP+TN)和TPR=TP/(TP+FN)都会从0缓缓的上升到1。 那么我们就可以以模型的松紧程度为横坐标,以TPR和FPR值为纵坐标,将这TPR和FPR值画在坐标系...
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、...
误识率(FAR)拒识率(FRR),TPR,FPR以及ROC曲线 平时在做指纹、人脸识别时,会用到一些评价算法性能评价指标。常见的当属以下几种指标: 误识率(FAR,false acceptance rate) 拒识率(FRR,false rejection rate) ROC曲线(Receiver Operator characteristic Curve) 其中误识率与拒识率的就算公式如下: 说白一些,假定在...
如果在训练中使用0和1的类标签-这些相同的类标签应该以相同的顺序传递到ROC曲线（没有0和1翻转）。
如果在训练中使用0和1的类标签-这些相同的类标签应该以相同的顺序传递到ROC曲线（没有0和1翻转）。
#Fβ-score：β值的不同体现了对查全率和查准率的不同倾向
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。