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...
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 FPR,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。
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...
五组(fpr,tpr)数据,把他们连起来就得到了ROC曲线 实际中,阈值的取值非常多,所以roc曲线更加光滑 2.AUC AUC值就是ROC曲线下面的面积,怎么计算呢? 方法一:可以采用积分方法求得面积,不过未免有些麻烦。 方法二:sklearn.metrics.roc_auc_score(或者sklearn.metrics.auc)可以计算AUC,但是需要通过“真实标签y_true”...
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...
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,假定在...
步骤2:计算真阳性率和假阳性率 到目前为止,我们已经对所有的预测进行了分类,我们知道这些分类是否正确。...有了这些,我们将计算下面两个指标: 真阳性率(TPR):从过去所有“偿还”的人,我们正确分类的百分比是多少假阳性率(FPR):从所有过去“没有偿还”的人,我们有多少
我们根据学习器的预测结果对样例进行排序,按此顺序把逐个样本作为正例进行预测,每次计算出FPR, TPR,分别为横纵坐标作图,可得“ROC曲线”。 Top TPR 与 FPR P表示“正”的,为预测为“好的”,即要从总体中挑出来的。 真正例率 TPR = TP / (TP + FN) ...
看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的 下面我们这样来分析这个问题机器学习:评价分类结果(ROC 曲线) 一.基础理解 1)定义 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 定义:描述 TPR 和 FPR 之间的关系: 功能:应用于比较两个模型的优劣: 模型不限于是否通过极度偏斜的数据训练所得: 比较方式:ROC 曲线与坐标图形边界围...