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负例样本的比例。 公式:FPR = FP / (FP + TN),其中FP表示假正例数,TN表示真负...
我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间: image.png 我们可以看出:左上角的点(TPR=1,FPR=0),为完美分类,也就是这个医生医术高明,诊断全对;点A(TPR>FPR),医生A的判断大体是正确的。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,...
ROC曲线的绘制过程/AUC/TPR、FPR、敏感度和特异度 技术标签:机器学习 在选择诊断试验时,一些研究学者会在灵敏度和特异度的取舍之间徘徊。那么,是否可以综合灵敏度和特异度之间的特点,选择一个指标来评价诊断实验之间的准确性呢?Lusted在1971年提出了受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC...
\begin{cases} TPR1, & \text{FPR=0.001} \\ TPR2, & \text{FPR=0.005} \\ TPR3, & \text{FPR=0.01} \\ \end{cases} \\ 根据上述分段的TPR,在风控等领域,又可以叫做覆盖率,而FPR又叫做打扰率,这个很好理解,本来是一次正常的交易,却被识别为有风险,让用户交易中止,或者做二次验证,这样就打扰了...
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和误识率两个概念,今天简介下。
因此，这意味着，如果我只寻找模型高于80%的分类，那么ROC曲线将有一个与90%的阈值不同的TPR/FPR。
confusion_matrix = confusion_matrix(self.real_values_discrete, self.predictions_discrete) print(confusion_matrix) _tp = confusion_matrix[0, 0] _fn = confusion_matrix[0, 1] _fp = confusion_matrix[1, 0] _tn = confusion_matrix[1, 1] _tpr = _tp / (_tp + _fn) _fpr = _fp / (_...
【多选题】ROC曲线,又称接受者操作特征曲线,它是TPR-FPR相关图. ROC曲线具有以下哪些特征( ) A. 曲线越是“凸”向左上角,说明分类器效果越好; B. 随机预测会得到(0,0)和(1,1)的直线上的一个点 C. 最完美的分类器(完全区分正负样例)对应曲线上的(0, 1) 点,即没有FP= 0,全是TP =...
百度试题 题目ROC曲线的横、纵坐标分别表示? A.TNR, TPRB.FNR, FPRC.FPR, TPRD.FPR, FNR相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
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