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 与 FPR 呈反相关,随着采样的继续(见上文:...
真正例率(TPR)、假正例率(FPR)与查准率(P)、查全率(R)之间的联系: 查全率: 真实正例被预测为正例的比例 真正例率: 真实正例被预测为正例的比例 显然查全率与真正例率是相等的。 查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例 假正例率: 真实反例被预测为正例的比例 两者并没有直接的数值关系。
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 与 FPR 呈反相关，随着...
两个模型在TPR,FPR上相比差异不大,尤其是FPR上,由于负样本占主导地位,即使将预测正样本的个数从100调到2000,两者之间的差异也是很小的; 而在Precision和Recall上, Precision显示出了明显的差异,0.9 VS 0.047; 原因在于,Precision,Recall在计算时,是不会考虑真实负样本的个数的,而ROC曲线上,FPR在计算时考虑了真实...
试题来源: 解析 查全率: 真实正例被预测为正例的比例 真正例率: 真实正例被预测为正例的比例 显然查全率与真正例率是相等的。 查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例 假正例率: 真实反例被预测为正例的比例 两者并没有直接的数值关系。反馈 收藏 ...
问有意义地比较目标与观察到的TPR和FPREN考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（...
人脸识别tpr与fpr具体要求 人脸识别tpr与fpr具体要求 1/ 1
分段覆盖率：0.4 * TPR1 + 0.3 * TPR2 + 0.3 * TPR3 在交易风控、打击黑产相关的模型中，经常使用的一种指标，表示在仅尽可能少的打扰下（误杀、误伤）尽可能地识别准确，计算逻辑为：[公式]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...
机器学习中性能评估指标中的准确率(Accuracy)、召回率(Recall=TPR)、精确率(Precision)、误报率(FPR)、漏报率(FNR)及其关系 标签:机器学习 技术研究与问题解决 粉丝-36关注 -18 +加关注
.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 / (_tn + _fp) print(_fpr) print(_tpr...