ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)是一种评估分类模型性能的工具,它通过在不同的分类阈值下计算真阳性率(True Positive Rate,TPR)和假阳性率(False Positive Rate,FPR),然后在坐标图上绘制出来。以下是关于ROC曲线中x轴(FPR)和y轴(TPR)的值的详细解释: ...
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...
\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...
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...
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,...
机器学习和数据科学在解决复杂问题时，经常需要评估模型的性能。其中，ROC（Receiver Operating Characteristic...
模型评估中的关键指标ROC与PR曲线在不平衡数据中的表现对比具有重要价值。特别是在正负样本极度不平衡时，PR曲线比ROC曲线更能揭示模型的实际性能差异。ROC曲线可能掩盖模型在召回率较高的情况下精确度的不足，而PR曲线则直观地反映了精确率与召回率之间的关系。理解TPR（真正例率，即Recall）、FPR（假正...
如果是随机分类,没有进行任何学习器,FPR=TPR,即正例分对和负例分错概率相同,预测出来的正例负例和正例负例本身的分布是一致的,所以是一条45°的直线。因此,ROC曲线越向上远离这条45°直线,说明用了这个学习器在很小的代价(负例分错为正例,横轴)下达到了相对较大的查全率(TPR)。
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 / (_...
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