它反映了识别算法在不同阈值上,拒识率和误识率的平衡关系。 下图给出了ROC曲线,其中横坐标是拒识率,纵坐标是误识率,等错误率(EER Equal-Error Rate)是拒识率和误识 率的一个平衡点,等错误率能够取到的值越低,表示算法的性能越好。 在另外的一些二分类模式识别,如人脸验证中,ROC 关注常关注两个指标: 其...
ROC EER的思想是连接(1,0)和(0,1)的直线与 浏览4提问于2015-02-05得票数 16 2回答 隔离林的ROC曲线 、、、 我试图绘制ROC曲线,以评估乳腺癌数据集隔离森林的准确性。从混淆矩阵中计算出真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)。但是,我不明白TPR和FPR是如何以矩阵的形式出现的,而不是单整数值。而ROC...
使用此代码: from sklearn import metrics import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt y_true = [1,0,0] y_predict = [.6,.1,.1] fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_predict , pos_label=1) print(fpr) print(tpr) print(thresholds) # Print ROC curve plt.plot(...
在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最...
[ZZ] Equal Error Rate (EER) 这篇博客很全面 http://www.cnblogs.com/cdeng/p/3471527.html ROC曲线 1.混淆矩阵(confusion matrix) 针对预测值和真实值之间的关系,我们可以将样本分为四个部分,分别是: 真正例(True Positive,TP):预测值和真实值都为1 假正例(False Positive,FP):预测值为1,真实值为0 ...
[ZZ] Equal Error Rate (EER) 这篇博客很全面 http://www.cnblogs.com/cdeng/p/3471527.html ROC曲线 1.混淆矩阵(confusion matrix) 针对预测值和真实值之间的关系,我们可以将样本分为四个部分,分别是: 真正例(True Positive,TP):预测值和真实值都为1 假正例(False Positive,FP):预测值为1,真实值为0 ...