两个模型在TPR,FPR上相比差异不大,尤其是FPR上,由于负样本占主导地位,即使将预测正样本的个数从100调到2000,两者之间的差异也是很小的; 而在Precision和Recall上, Precision显示出了明显的差异,0.9 VS 0.047; 原因在于,Precision,Recall在计算时,是不会考虑真实负样本的个数的,而ROC曲线上,FPR在计算时考虑了真实...
False Negative(假负 , FN):将正类预测为负类数 →漏报 (Type II error). 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...
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: ...
我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间: image.png 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,...
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...
经常需要评估模型的性能。其中，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种非常有用的工具，被...
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...
模型评估中的关键指标ROC与PR曲线在不平衡数据中的表现对比具有重要价值。特别是在正负样本极度不平衡时，PR曲线比ROC曲线更能揭示模型的实际性能差异。ROC曲线可能掩盖模型在召回率较高的情况下精确度的不足，而PR曲线则直观地反映了精确率与召回率之间的关系。理解TPR（真正例率，即Recall）、FPR（假正...
#Fβ-score：β值的不同体现了对查全率和查准率的不同倾向
.real_values_discrete, self.predictions_discrete) print(confusion_matrix) _tp = confusion_matrix[0, 0] _fn = confusion_matrix[0, 1] _fp = confusion_matrix[1, 0] _tn = confusion_matrix[1, 1] _tpr = _tp / (_tp + _fn) _fpr = _fp / (_tn + _fp) print(_fpr) print(_tpr...