二级指标:P、R 理解与阐述 P/R的冲突 在什么情况下,我们更倾向于P/R (1)更注重Recall而不是Precision (2)更注重Precision而不是Recall 三级指标:综合评价指标F-Score 二级指标:TPR、FPR ROC曲线与AUC P-R曲线与AP 在训练过程中,我们通常会使用损失函数(loss)作为优化目标来指导模型的参数更新。然而,对于已经...
B、FPR=1-specify,即假阳性率(误诊率)=1-特异度 C、PR曲线的横坐标为ROC曲线的纵坐标 D、正负例样本比例变化较大的情况下,PR曲线受影响较大,ROC曲线相对鲁棒,所以,ROC曲线能降低不同测试集带来的干扰,客观衡量模型性能;但关注模型在不均衡数据集下的结果时,PR曲线则能较好反应指标情况。 E、AP是PR曲线下面...
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图像横轴为FPR,纵轴为TPR 在二分类模型种,其预测结果往往是一个概率值,当该概率值大于某个threshold时为正例,反之为负例;此时,选取一个合适的threshold很重要!ROC曲线是指当选择不同的threshold时,计算其对应的FPR和TPR,绘制成曲线;这部分的内容如果由小伙伴感兴趣可以联系我,我会单独出一个文档 ROC曲线越靠近...
1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容 考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类...
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。
F-score(F值)又称作F1-measure,是综合考虑Precision和Recall的指标: 2. TPR, FPR, TNR, FNR, AUC TPR(True Positive Rate)可以理解为所有正类中,有多少被预测成正类(正类预测正确),即召回率: FPR(False Positive Rate)可以理解为所有反类中,有多少被预测成正类(正类预测错误): ...
1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容 考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类...
对于每个类别，我们可以通过以下两种方式计算指标的平均值：一是macro-average，它分别计算每个类别的TPR（召回率）和FPR（误报率），然后取平均值，这有助于了解每个类别独立的性能；二是micro-average，它汇总所有类别的TP、FP、FN和TN，以此得到单一的TPR、FPR指标，反映整体的模型性能。然而，尽管micro...
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。