fpr

《机器学习》第2章

ROC曲线的纵轴和横轴分别为TPR（Turepositiverare，真正例率）和FPR（Falsepositiverare，假正例率）。
cannier_ceac·2021-04-29 17:54

metrics

ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为X轴，真阳性率（TPR）定义为Y轴。TPR：在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性之比率。
tongues·2021-04-27 04:01

金融风控数据挖掘-Task1

金融风控数据挖掘-Task1一、学习知识点概要二、学习内容1.分类及分类算法2.预测指标-AUC2.1混淆矩阵2.2四个概念2.3TPR与FPR2.4ROC与AUC2.5Accuracy2.6Precision
Captainphiora·2021-04-22 20:59

R语言-生成频数表和列联表crosstable函数介绍

列联表crosstable列联表不仅可以用来做简单的描述性统计，还可以在机器学习中用来比较识别正确率，FPR，TPR等等数据，以便我们比较不同的ML模型or调参。
·2021-04-20 16:50

ROC曲线与AUC值

中对相关概念的定义，引入“真正例率”（TruePositiveRate，简称TPR）和“假正例率”（FalsePostiveRate，简称FPR）。
PingBryant·2021-04-19 16:13

针对不平衡数据的模型评价-auc、roc、ks

如下图：其横坐标是FPR-假正率。其纵坐标是TPR-真正率。FPR=FP/(FP+TN)即认为是正例的实际却是负例/所有负例TPR=TP/(TP+FN)即认为是正例的实际也
神评论·2021-04-12 23:59

ROC曲线与PR曲线对比

TPTP+FNTPR=\frac{TP}{P}=\frac{TP}{TP+FN}TPR=PTP=TP+FNTPFPR=FPN=FPFP+TNFPR=\frac{FP}{N}=\frac{FP}{FP+TN}FPR
bitcarmanlee·2021-03-11 11:13

【科研分享】推荐算法指标总结（ACC，Precision，Recall，F1，FPR，TPR，ROC，AUC，MAP，MRR，HR，NDCG...）

常用的推荐算法指标解释总结本文目前包含指标解释包括（Accuracy（ACC），Precision，Recall，F1，FPR，TPR，ROC，AUC，MAP，MRR，HR，NDCG....）稍后还会继续更新
JinyuZ1996·2021-03-08 22:03

机器学习分类问题常用评判指标

1.混淆矩阵[TPFPFNTN]\begin{bmatrix}TP&FP\\\\FN&TN\\\\\end{bmatrix}⎣⎢⎢⎡TPFNFPTN⎦⎥⎥⎤真正率：TPR=TP/(TP+FN)假正率：FPR
JeJe_33·2021-02-17 03:11

行为目标检测ROC、AUC及相关参数是什么含义？

1.ROC、AUC定义及相关概念ROC:TPR-FPR曲线AUC:ROC曲线下面积TPR:TP/(TP+FN)FPR:FP/(FP+TN)Precision:TP/(TP+FP)Recall:TP/(TP
一语呢喃·2020-11-09 08:12

KS（洛伦兹曲线）

ks求解方法：ks需要TPR和FPR两个值：真正类率(truepositiverate,TPR),计算公式为TPR=TP/(TP+FN)，刻画的是分类器所识别出的正实例占所有正实例的比例。
love1005lin·2020-11-03 21:29

cv曲线面积的意义_评价标准专题：常见的TP、TN、FP、FN和PR、ROC曲线到底是什么...

实际为正Truenegatives（TN，真负）：预测为负，实际为负Falsepositives（FP，假正）:预测为正，实际为负Falsenegatives（FN，假负）：预测为负，实际为正TPR、FPR
weixin_39918747·2020-10-27 20:10

关于计算机视觉中异常检测的一些性能指标

误检率：FPR=FP/(FP+TN)漏检率：FNR=FN/(FN+TP)正确率：A=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)名称英文缩写英文全称误检率FPRFalsePredictedRatio漏检率
WangYF90·2020-09-17 13:02

分类问题（三）ROC曲线

它与precision/recall曲线特别相似，但是它画出的是truepositiverate（recall的另一种叫法）对应falsepositiverate（FPR）的图。
ZackFairT·2020-09-17 05:57

【学习】评价指标理解

ROC曲线的横轴是FPR（假阳性率、误诊率）、纵轴是TPR（真阳性率、灵敏度）。这条曲线代表的是在不同的阈值下，FPR和TPR
ysq96·2020-09-16 17:03

耦合与隔直电容的选取

一个实际电容能否满足电路耦合要求，取决于随频率变化的电容相关参数：串联谐振频率FSR、并联谐振频率FPR、纯阻抗、等效串联电阻ESR、插入损耗IL和品质因数Q。
恋风恋歌123·2020-09-16 14:59

ROC曲线和AUC---------分类模型指标，也可以推广用于目标检测语义分割等等用了分类的网络

目录1.ROC曲线简介2.AUC（ROC曲线的线下面积）3.ROC曲线的优点4.ROC曲线和PR曲线的区别：5.ROC曲线的绘制1.ROC曲线简介ROC曲线从图标上看，是以TPR为纵轴，FPR为横轴的图标
ZJE_ANDY·2020-09-16 04:53

TP，TN，FP，FN，Precision，Recall，sensitivity，specificity，FPR，TPR，F1值，ROC曲线，PR曲线的解释

参数定义在机器学习里面，通过会用到一些评价指标提到ROC曲线，F1-score等问题，这篇文章主要讲述了各参数是如何定义的，以及相互之间的关系。首先，看一张表格：预测\实际正负正TPFP负FNTN接下来，解释着四个参数的具体含义TP：实际是正例，预测为正例FP：实际为负例，预测为正例TN：实际为负例，预测为负例FN：实际为正例，预测为负例公式推导Recall=sensitivity=TPR=TP/
罗伦·2020-09-15 04:02

如何看ROC，LIFT，PR，KS曲线

1.ROC曲线ROC(receiveroperatingcharacteristic)接受者操作特征，其显示的是分类器的真正率和假正率之间的关系ROC曲线有助于比较不同分类器的相对性能，当FPR小于0.36
这孩子谁懂哈·2020-09-13 00:32

二分类模型性能评价 2.0（ROC曲线，lift曲线，lorenz曲线）

首先，ROC曲线是tpr与fpr的相关关系可视化，这种衡量所考虑的目的是在尽量少的误诊（假阳性率）基础上，尽可能多地检验出阳性个体。因此，我在网
mousever·2020-09-12 01:20

编译原理 之 语法分析器（自上而下分析法）

include#include#definefprint(fpw,k){if(k>='a'&&k='a'&&*characterplace=*character;*character=advance(fpr
&小鹏鹏·2020-09-11 20:34

风控模型评估指标：KS、ROC、AUC、PSI代码逻辑

上图中，我们最常用的就是TPR（TruePositiveRate）和FPR（FalsePositiveRate）:其中：TPR=TP/(TP+FN)即真实1中预测错的;FPR=FP/(FP+TN)即真实
Ice Fanyj·2020-09-10 20:58

风控模型中的KS-指标

以TPR和FPR分别作为纵轴，以阈值作为横轴，画出两条曲线。
张小杰_2016·2020-09-10 16:52

分类模型指标ks的含义

roc横纵坐标分别为FPR、TPR。
genghaihua·2020-09-10 13:17

KS与AUC

文章目录1.FPR和TPR2.KS曲线与KS值3.ROC曲线参考1.FPR和TPRTPR表示正阳率，FPR表示假阳率。2.KS曲线与KS值KS曲线是用来衡量分类型模型准确度的工具。
dzysunshine·2020-09-10 13:16

[转]对ROC和KS曲线的理解

先上图ROC曲线是评判一个模型好坏的标准，有两个值要知道，FPR（假正率）和TPR（真正率），ROC曲线就是以这两个值为坐标轴画的。
abbyatlarge·2020-09-10 12:34

风控模型中的KS指标

ks-指标ks定义ks是指通过衡量好坏样本累计分布之间的差值,来评估模型的风险的区分能力.ks曲线又叫洛伦兹曲线,以TRP和FPR分别作为纵轴,以阈值作为横轴,画出两条曲线.KS曲线则是两条曲线在每一个阈值下的差值
SHINE_EN·2020-09-10 11:57

对ROC和KS曲线的理解

先上图ROC曲线是评判一个模型好坏的标准，有两个值要知道，FPR（假正率）和TPR（真正率），ROC曲线就是以这两个值为坐标轴画的。
yaoqsm·2020-09-10 11:17

二分类任务中的ROC曲线绘制

本文转载自https://www.jianshu.com/p/c61ae11cc5f6对于一个特定的分类器和测试数据集，显然只能得到一个分类结果，即一组FPR和TPR结果，而要得到一个曲线，我们实际上需要一系列
graceful snow·2020-08-25 17:21

准确率 VS 召回率

question/19645541划重点：准确率，分母是预测为正的样本数召回率，分母是真实为正的样本数F1image.pngroc召回率TPR(TruePositiveRate)=TP/(TP+FN)取伪率FPR
7ccc099f4608·2020-08-25 11:35

机器学习（周志华）如何理解ROC曲线的绘制过程并证明排序损失等于ROC曲线上的面积

这样恰恰说明了为什么横轴就表示FPR，纵轴就表示TPR。经过(m+addm-)次的猜测
山东大学-苏苏·2020-08-25 07:32

数据分析&机器学习-分类好坏的评价方式

它的定义如下：按照顺序逐个把样本作为正例进行预测，计算出FPR和TPR。分别以FPR、TPR为横纵坐标作图即可得到ROC曲线。其中，两个变量定义如下。
周先森爱吃素·2020-08-24 05:32

机器学习系列（九） 分类结果的评价（混淆矩阵、精确度、召回率、F1、ROC） 2020.6.10

、原理在数据极度偏斜的时候（skeweddata）只用分类准确度远远不够需要有新的评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）精确率召回率F1：精准率和召回率的调和平均值ROC曲线：描述TPR和FPR
思源湖的鱼·2020-08-24 04:15

混淆矩阵 confusion matrix ROC曲线 AUC曲线

；２）通过混淆矩阵可以观察到类别直接哪些不容易区分，比如Ａ类别中有多少被分到了Ｂ类别，这样可以有针对性的设计特征等，使得类别更有区分性；2ROCROC曲线的横坐标为falsepositiverate（FPR
shelley__huang·2020-08-24 01:54

机器学习中一些评价标准定义概念总结，如精确度，查准率，查全率等

Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FN+FP)精准率、查准率:P=TP/(TP+FP)召回率、查全率:R=TP/(TP+FN)真正例率(同召回率、查全率):TPR=TP/(TP+FN)假正例率:FPR
ZmlDreams·2020-08-23 23:03

ROC PRC

x轴是假阳率（FPR），y轴是真阳率（TPR）FPR=FPFP+TNFPR=\frac{FP}{FP+TN}FPR=FP+TNFP反例说错了多少TPR=TPTP+FNTPR=\frac{TP}{TP+FN
orangerfun·2020-08-22 13:58

机器学习——数据清洗

机器学习——数据清洗模糊查询与替换混淆矩阵、TPR与FPR混淆矩阵查出率TPR与查错率FPR特征工程模糊查询与替换fuzzywuzzy.fuzz返回匹配相似度fuzz.ratiofuzz.partial_ratiofuzz.token_sort_ratiofuzz.token_set_ratiofromfuzzywuzzyimportfuzz
yujie12345678·2020-08-22 09:56

机器学习 真正例率 假正例率的含义

Q:试述真正例率（TPR）、假正例率（FPR）与查准率（P）、查全率（R）之间的联系。查全率:真实正例被预测为正例的比例真正例率:真实正例被预测为正例的比例显然查全率与真正例率是相等的。
小蛋白是我的最爱·2020-08-21 22:12

使用fprof profile erlang

:fprof.trace(:start)#一段时间后,注意不要在线上采集,fprof时对性能影响最大的profile方式,也有最全的信息:fpr
enjolras1205·2020-08-20 17:17

使用fprof profile erlang

:fprof.trace(:start)#一段时间后,注意不要在线上采集,fprof时对性能影响最大的profile方式,也有最全的信息:fpr
enjolras1205·2020-08-20 17:17

p-value&FPR以及q-value&FDR

在测序数据中，我们经常能在差异统计表格看到P-value以及FDR值。而在生信数据的分析中，也会经常对P-value进行FDR校正。这么做的目的是什么，FDR校正的原理又是什么呢？首先我们来看P-value的定义：在假设检验中，当原假设（H0）为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P-value很小，说明原假设为真时，这个数据甚至更极端的数据出现的概率很小；而当P-value小于
sixu_9days·2020-08-19 20:08

ROC Curve

Receiveroperatingcharacteristiccurve,i.e.ROCcurveTheROCcurveiscreatedbyplottingthetrue positive rate(TPR)againstthefalse positive rate(FPR
DaxinPai·2020-08-19 04:49

ROC曲线与AUC计算总结

横轴：负正类率(falsepostiverate,FPR)，特异度，划分实例中所有负例占
饕餮争锋·2020-08-19 04:24

python计算ROC曲线和面积AUC

ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真正率（也就是灵敏度）（TruePositiveRate,TPR）为纵坐标，假正率（1-特效性）（FalsePositiveRate,FPR）
Mr.Jcak·2020-08-19 00:08

python metric.auc的运用

defplot_auc(y_test,y_pred):fpr,tpr,thread=metrics.roc_curve(np.array(y_test),np.array(y_pred))x=metrics.auc
回忆19930207·2020-08-18 21:06

Python计算ROC

1,1,0,1,1],然后取prob的第一个元素到最后一个元素作为阀值，#当大于这个阀值为正样本否则为负样本（如取0.9，则pred=[0,0,0,0,0]），#构建混淆矩阵计算tpr=tp/(tp+fn)和fpr
xiaoa~·2020-08-18 21:33

ks（洛伦兹曲线）指标理解

ks求解方法：ks需要TPR和FPR两个值：真正类率(truepositiverate,TPR),计算公式为TPR=TP/(TP+FN)，刻画的是分类器所识别出的正实例占所有正实例的比例。
nono19nice·2020-08-18 11:52

分类问题常用的性能度量指标有哪些？

常用的性能度量指标有：精确率、召回率、F1、TPR、FPR。
飒白·2020-08-18 10:35

shell实现 ( cp, ls, )

=3)18fpr
trb331617·2020-08-16 21:51

异常检测中的评价指标——TPR/FPR/P/A/F/R

1、异常检测相对于一般的分类问题（例如sklearn.datasets的load_iris数据集，是针对蝴蝶类型进行分类，对每一种类别同等关心），这里的“异常检测”主要指在多分类中，更关心或只关心其中的“某一类”（异常类）。异常检测中最常见的是二分类异常检测，即只分“正常”和“异常”两类（一般在标签中“正常”标记为“0”，“异常”标记为“1”）。例如：在一系列信号中找异常信号、在一系列行为特征中找
柚子敲好吃·2020-08-16 09:46
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