FPR即假正率 ，公式是FPR = FP / (FP + TN) 。FP指假正例 ，是实际为负类却被模型预测为正类的样本量。TN指真负例 ，是模型正确预测为负类的样本的数量。在医疗诊断场景中 ，TPR可衡量检测出疾病的能力。若检测100个患病者 ，模型正确检测出80个 ，TPR为0.8 。FPR在医疗中能体现误诊情况 ，反映误判...
ROC曲线反映了在不同阈值下真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)之间的关系,而AUC则是ROC曲线下的面积,用来衡量模型对正负样本分类的准确性。 在多分类任务中,常用的评估指标是F1值,它综合考虑了精确率和召回率。精确率反映了模型分类为某一类标签的样本中真正属于该类的比例,而召回率反映了模型成功找到某一类标签的...
又如:报警系统,我们可以接受,有些该报警的问题没报警,但不大能接受系统没完没了的报警(特别是许多报警都是误报,虚警)。所以这一问题下,通常使用高阈值,假阴性关系不大,比较关心假阳性(误识率, FPR, FAR)。 更一般的做法,是通过不断调整阈值,计算每一阈值下的Precision Recall,得到一条曲线,即P-R曲线。针对...
我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。 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,那么你很可...
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...
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 FPR 真阳率(true positive rate)、假阳率(false positive rate),AUC,ROC,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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: ...
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。
FPR = FP / (FP + TN) 计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例。还有一个真负类率(True Negative Rate,TNR),也称为specificity,计算公式为: TNR = TN /(FP + TN) = 1 - FPR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 精确率(正确率)和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两...