在计算CNN中的假阳性率(False Positive Rate,FPR)和真阳性率(True Positive Rate,TPR)时,我们需要先了解这两个指标的含义和计算方法。 假阳性率(FPR)是指在二分类问题中,被错误地判定为正例的负例样本的比例。它可以通过以下公式计算: FPR = FP / (FP + TN) 其中,FP表示被错误地判定为正例的负...
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: ...
1.TPR 和 FPR 的定义 真正例率(TPR)表示模型正确地识别为正例的样本占总正例样本的比例。假正例率(FPR)表示模型错误地识别为正例的样本占总负例样本的比例。它们可以通过以下公式计算: TPR = TP / (TP + FN) FPR = FP / (FP + FN) 其中,TP 表示真正例(True Positive),FP 表示假正例(False Posit...
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,那么你很可能没有病,医生C的话我们要反着听,为真庸医。
那么,什么是数据敏感度? 所谓的数据敏感度,其实就是在大脑内建立了数字和业务之间的联系,而优秀的...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曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，ROC曲线称为受试者工作特征曲线 ...
这一部分内容其实在ROC曲线的部分中我们讨论过,随着模型的判别的不断放松,FPR=FP/(FP+TN)和TPR=TP/(TP+FN)都会从0缓缓的上升到1。 那么我们就可以以模型的松紧程度为横坐标,以TPR和FPR值为纵坐标,将这TPR和FPR值画在坐标系中。 由上面的讨论,我们可以知道,这...
(TN+FP)# Precision or positive predictive valuePPV = TP/(TP+FP)# Negative predictive valueNPV = TN/(TN+FN)# Fall out or false positive rateFPR = FP/(FP+TN)# False negative rateFNR = FN/(TP+FN)# False discovery rateFDR = FP/(TP+FP)# Overall accuracyACC = (TP+TN)/(TP+FP+...
数据分析与挖掘 | 通常,我们会使用的一个正类确信阈值来判定一个数据点是否为正类,但是这个确信阈值带有一定的随意性,而ROC分析则对针对所有可能得阈值进行分析,从而找到能够使得分类器性能最后的确信阈值。对于每个选择的阈值ρ,我们使用分类器的假阳性率(FPR)和真阳性率(TPR)分别作为X轴和Y轴来构建一个坐标系统...
ROC曲线的全称为Receiver Operating Characteristic Curve,中文翻译过来为受试者工作特征曲线,由于可以反映模型在选取相同阈值或不同阈值时候的模型敏感性和准确性的走向,也将该曲线称为感受性曲线(sensitivity curve)。接下来我们来看图[派对R][派对R]横坐标1-Specificity(FPR)是特异性,即假阳性率(False Positive Rate...