上底加下底为(yi+1+yi),高是在x轴上,为(xi+1−xi)。 理想的ROC曲线应尽可能靠近左上角,即越接近点D,模型效果越好,这表明在较低的FPR下能够实现较高的TPR,同时曲线下的面积(AUC)也随之增大。因此,AUC可以全面衡量模型在各种阈值下的区分能力。 AUC的值介于0.5和1之间。0.5代表模型没有区分能力,相当于...
真正例率(TPR),也称为召回率(Recall) TPR=TPTP+FN 其中,TP(True Positive):实际为正类且被正确预测为正类的样本数。FN(False Negative):实际为正类但被错误预测为负类的样本数。 假正例率(FPR) FPR=FPFP+TN 其中,FP(False Positive):实际为负类但被错误预测为正类的样本数。TN(True Negative):实际为...
ROC曲线、CMC曲线、AUC、FAR和FRR都是评估分类器性能的关键指标。ROC曲线，全称受试者工作特征曲线，展示了分类器在不同阈值下的真正类率（TPR，灵敏度）与负正类率（FPR，特异度）的关系。AUC（Area Under Curve），即ROC曲线下的面积，用来衡量分类器的整体性能，AUC值越大，表示分类器性能越好，通...
这里的x和y分别对应TPR和FPR，也是ROC曲线的横纵坐标。AUC的概率解释 AUC常常被用来作为模型排序好坏的指标，原因在于AUC可以看做随机从正负样本中选取一对正负样本，其中正样本的得分大于负样本的概率！ 这个结论很容易证明，考虑随机取得这对正负样本中，负样本得分在[t, t+\Delta t]之间的概率为% <![CDATA[ ...
ROC曲线用FPR(假正例率)作横轴,用TPR(真正例率)作纵轴 FPR:真实负样本被判定为正例的数量 占 全部真实负样本数量 的比例 TPR:真实正样本被判定为正例的数量 占 全部真实正样本数量 的比例 同样用上面的数据, 用0.9作为阈值,此时TP=1,FP=0,FN=9,TN=10,故TPR=0.1,FPR=0。用0.8作为阈值,此时TP=2,FP...
3.用sklearn.metric 如何计算TPR、FPR得到ROC曲线。用sklearn.metric 如何计算AUC 混淆矩阵 真阳率(True positive):TPr=TP(TP+FN)TPr=TP(TP+FN)真正的1中,被预测为1的比例 假阳率(False positive):FPr=FP(FP+TN)FPr=FP(FP+TN)真正的0中,被预测为1的比例 ...
FPR=FP/(FP+TN)=1-specify (参考混淆矩阵) FNR(False Negative Rate):假阴性率,即漏诊率,有病检测出没病占真正有病的比例: FNR=FN/(TP+FN)=1-sensitivity=1-recall ROC曲线 按照模型输出的正例预测概率排序,顺序为从高到低,之后将每个概率值作为阈值,得到多个混淆矩阵,对应多对TPR和FPR,将FPR的值作为...
首先，混淆矩阵是理解AUC、PR曲线、ROC曲线的起点。混淆矩阵展示模型预测结果与实际结果之间的关系，方便后续分析。接着，我们来深入了解ROC曲线与AUC。ROC曲线描述了模型的真正正例率（TPR）与假正例率（FPR）之间的关系。TPR即预测为正例的实际正例所占比例，FPR则为预测为正例而实际为负例的比例。
1. TPR、FPR&TNR 从列联表引入两个新名词。其一是真正类率(true positive rate ,TPR), 计算公式为: TPR = TP / (TP + FN) 刻画的是分类器所识别出的 正实例占所有正实例的比例。另外一个是负正类率(false positive rate, FPR),计算公式为: ...
x轴是FPR,y轴是TPR,曲线上的每个点就对应着一组(FPR,TPR)坐标,所以我们的任务就是计算出所有的(FPR,TPR)坐标然后用线把他们连接起来就形成了ROC曲线,而AUC可以通过曲线下面积计算而来。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ...