人脸识别tpr与fpr具体要求 人脸识别tpr与fpr具体要求 1/ 1
5. TNR(True Negative Rate,真阴性率):预测对的负样本 占 全体负样本 的比例: \mathrm{TNR} = \frac{TN}{TN + FP} 注:就是“负类别”的召回率。 6. FPR(False Positive Rate,假阳性率):预测错的正样本 占 全体正样本 的比例,也叫误识别率、虚警率。 \mathrm{FPR} = \frac{FP}{TN + FP} ...
机器学习7.2B FPR,TPR曲线和KS值 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...
纵轴:TPR=正例分对的概率 = TP/(TP+FN),其实就是查全率 横轴:FPR=负例分错的概率 = FP/(FP+TN) 如果是随机分类,没有进行任何学习器,FPR=TPR,即正例分对和负例分错概率相同,预测出来的正例负例和正例负例本身的分布是一致的,所以是一条45°的直线。因此,ROC曲线越向上远离这条45°直线,说明用了这...
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...