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ROC曲线：接收者操作特征曲线

二元分类模型的个案预测有四种：这四种结局可以画成2×2的混淆矩阵：ROC空间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

eight_Jessen·2020-08-15 22:45

AI——ROC、AUC 学习总结

目录roc曲线auc面积roc曲线横坐标FPR，纵坐标TPR怎么计算呢？

驿无边·2020-08-14 16:03

分类和回归的评价指标

查准率Precision：查全率Recall：F-Score，即precision和recall的调和平均值，更接近其中较小的那一个值：正确率Accuracy：ROC，主要用于画ROC曲线（横坐标为FPR

weixin_41012399·2020-08-11 19:01

random伪随机函数

includeintmain(){srand(time(NULL));sleep(1);intletter=rand()%6+65;//对6求余，为0，1，2，3，4，5；加65用%c输出为A,B,C,D,E,Fpr

浮生卍流年·2020-08-10 20:00

目标检测、分类模型指标性能评价(IOU,mAP等)

文章目录定位准确率IOU识别精度precisionrecallaccuracyF1-score(F值)APmAPP-R曲线FPRate(FPR)TPRate(TPR):AUCROC曲线速度题目定位准确率

BlackEyes_SGC·2020-08-08 22:54

深度学习之评价指标

目标检测——评价指标TP、FP、TN、FN、Recall、PrecisionTPR、TFR、FPR、FNRAP、mAP、P-R曲线ROC曲线、AUCIOU：二者之间交集除以并集F1、FPS、FLOPS非极大值抑制

旋律_Wang·2020-08-08 19:43

fscanf、fread及fwrite读取数据的使用方法示例——C语言（vc6）

defineN10voidr_data_f_text(int[],FILE*);voidw_data_b(int[],FILE*);voidr_data_b(FILE*);voidmain(){FILE*fp_b,*fpr_d

寻陌_h·2020-08-08 18:41

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

enjolras1205·2020-08-01 07:23

四、大数据实践——模型预测及分析

一、风险评估模型的效果评价方法二、利用AUC评估逻辑回归模型的准确性#用metrics.roc_curve()求出fpr,tpr,thresholdfpr,tpr,threshold=metrics.roc_curve

Tianweidadada·2020-07-31 15:45

Python:机器学习的ROC曲线、AUC计算，以及相应的代码

对于每一个给定的阈值threshold，我们都可以算出有关的TPR、FPR参数，这里我写了以下函数来实现该功能，函数的输入有result和thres两部分。

whut_ldz·2020-07-30 05:16

机器学习:分类算法性能指标之ROC曲线

2.两个公式：1）真正率：TPR=TP/(TP+FN)2）假正率FPR=FP/(FP+TN)3.R

weixin_30885111·2020-07-30 02:16

PR曲线和ROC曲线概念及其区别

知识点Precision=TP/(TP+FP)Recall=TP/(总的正样本)=TP/(TP+FN)#这个时候的TPR=TP/(TP+FN)=Recall#真正例率FPR=FP/(TN+FP)#PR曲线横

tsq292978891·2020-07-30 01:54

ROC曲线的最佳阈值如何选取

%1-specificity=fpr%Sensitivity=tpr;[tpr,fpr,thresholds]=roc(Tar',Val');RightIndex=(tpr+(1-fpr)-1);[~,

sunxingxingtf·2020-07-30 00:22

机器学习中的ROC曲线与AUC指标的意义与代码实现

ROC曲线用来绘制ROC曲线的纵坐标是TPR（TruePositiveRate），横坐标是FPR（FalsePo

Parzival_·2020-07-29 16:26

【机器学习】ROC曲线和AUC面积

ROC曲线的横坐标轴是FPR（FalsePositiveRate），纵坐标轴是TPR（TruePositiveRate），对应于下面的混淆矩阵（fusionmatrix）：TPR=TPTP+FNTPR=

敲代码的quant·2020-07-29 15:07

直观深入了解ROC曲线

讲原理的这篇讲得最好了：https://www.cnblogs.com/dlml/p/4403482.html下面补充一些直观的解释和例子：TPR/FPR：事实上从TPR和FPR的定义中并没有显示地指出这个

西鼠八王·2020-07-29 14:04

瞎聊机器学习——PR曲线、ROC曲线、AUC

ROC曲线是二维平面内的曲线，其横坐标为假阳性率（FPR），纵坐标为真阳性率（TPR）他们的计算方法如下：上式中：P：真实的正样本的数量N：真实的负样本的数量TP：P个正样本中被分类器预测为正样本的个数

数据山谷·2020-07-29 14:35

将数据转化为矩阵格式以方便matlab使用（c语言实现）

源代码：#includeintmain(){FILE*fpr,*fpw;fopen_s(&fpr,"input.txt","r");fopen_s(&fpw,"output.txt","w");floatp

ccql·2020-07-28 09:48

在excel中构建lift table时遇到的$绝对引用、相对引用、混合引用的使用

lifttable时，可用其计算TPRFPRKS1.先show一下lifttable是什么：LiftTable一般包含以下特征列：好占比(1)-坏占比(0)-累计好占比(1:TPR)-累计坏占比(0:FPR

Jasminexjf·2020-07-15 17:40

python对随机森林分类结果绘制roc曲线

fit=model.fit(x_train,y_training)#ROCy_score=model.fit(x_train,y_training).predict_proba(x_test)#随机森林fpr

HYQHYQ111·2020-07-15 17:46

ROC曲线基于R语言-（pROC包）

在绘制ROC曲线前，我们根据学习期的预测结果对样例进行排序，按照该顺序计算出横纵坐标，纵轴是“真正例率”（TRP），横轴是“假正例率”（FPR），图像与x=1,y=0的直线围成的面积为AUC

寂静前行·2020-07-13 08:36

分类问题结果统计指标的解释：真正类率TPR与假正类率FPR、查全率与查准率、感受性与特异性

分类问题结果统计指标的解释：真正类率TPR与假正类率FPR、查全率与查准率、感受性与特异性预测及结果概念定义：TP、FN、FP、TN对于一个模型接受输入后的预测结果，可由下表表示。

yw981·2020-07-12 19:16

机器学习中的评价指标(分类指标评Accuracy、Precision、Recall、F1-score、ROC、AUC ）（回归指标评价MSE、RMSE、MAE、MAPE、R Squared）

回归指标评价1.均方误差（MSE）2.均方根误差（RMSE）3.MAE(平均绝对误差)4.MAPE5.RSquared1.机器学习中的评价指标简要介绍精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1值、TPR、FPR

五角钱的程序员·2020-07-12 18:50

分类器识别指标TP、FP、FN、TN、TPR、FPR、Precision、F1举例理解

识别指标TP、FP、FN、TN、TPR、FPR举例理解举个例子：假定有10个人，5个男人分别是a1,a2,a3,a4,a5。5个女人：b1,b2,b3,b4,b5。

夏华东的博客·2020-07-12 14:37

【机器学习】(周志华--西瓜书) 真正例率（TPR）、假正例率（FPR）与查准率（P）、查全率（R）

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。

一颗酵母_·2020-07-12 12:43

评价指标——精确度，召回率，真阳率，假阳率，P-R曲线，ROC曲线，AUC

precision）/查准率：TP/（TP+FP）=TP/P预测为真中，实际为正样本的概率召回率（recall）/查全率：TP/（TP+FN）正样本中，被识别为真的概率假阳率（Falsepositiverate）：FPR

北落师门XY·2020-07-12 11:50

ROC曲线和AUC

以生物化验举例来说，ROC曲线横坐标就是假阳性率FPR=FP/(FP+TN)，纵坐标是真阳性率TPR=TP/(TP+FN)，曲线上每个点都对应一个阈值（预测阳性的概率P大于阈值就认为是阳性，小于则认为是阴性

我是飞机·2020-07-12 10:31

ROC曲线及其绘制

负正类率(falsepositiverate)计算公式FPR=FP/(FP+TN)计算的是分类器错认为正类的负实例所占实例的比例。ROC曲线的横纵坐标分别为负正类率，真正类率。

sk_sk·2020-07-11 18:53

reid常用评价指标roc rank1 map,误识率far, 以及optim lr_scheduler 学习率衰减函数

1roc,人脸识别或者reid问题误识率far*roc横坐标是误识率far(fpr）纵坐标是tpr*ROC曲线-阈值评价标准https://blog.csdn.net/abcjennifer/article

shishi_m037192554·2020-07-11 12:20

多分类TPR, FPR, ROC计算与画图

sklearn.metrics.roc_curve（）首先，需要使用sklearn.metrics.roc_curve()函数sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True)参数：y_true:数组，shape=[样本数]在范围{0,1}或{-1,1}

ODIMAYA·2020-07-10 23:21

分类器评估方法: TP/FP/FN/TN ; TPR/FPR ; ROC curves ; 回归模型评估方法：RMSE(均方根误差); 交叉验证( Cross Validation)

模型评估方法分类器的评估方法（evaluationsmeasuresforclassier）TP/TN/FP/FNPrecision/Recall/F-scoreTPR/FPR/ACCROCcurves

weixin_37804469·2020-07-10 19:51

《机器学习》周志华-第二章模型评估与选择——习题解答

机器学习-第二章-习题2.1留出法评估划分2.22.32.4TPR、FPR、P、R联系2.52.62.72.82.92.10*2.1留出法评估划分1000个样本，500正例，500反例，划分为70%训练集

qlian77·2020-07-09 08:26

【Python】获取roc、auc时候报错：raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type))

代码：fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,test_prob,pos_label=1,sample_weight=None,drop_intermediate=True

CS青雀·2020-07-09 06:51

目标检测向：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

同SOTA的检测系统相比，YOLO在定位问题上出错概率更大，而在背景预测的问题上，fpr显著地更小。

神经病研究神经网络·2020-07-08 19:19

机器学习常见面试问题

机器学习常见评价指标：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy(ROC曲线的含义——横轴FPR，纵轴TPR)？3、常用的损失函数有哪几种，有什么优缺点？

syyyy712·2020-07-08 07:33

用R软件包ROCR画ROC曲线

ROC以真阳性率（灵敏度FPR）为纵坐标，假阳性率（1-特异度TPR）为横坐标绘制的曲线，可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。

Brain_er·2020-07-07 16:30

基于SVM的划线框识别（2）ROC曲线（二分类）

概念ROC曲线横坐标为假阳性率/假正例率/误报率FPR（FalsePositiveRate），纵坐标为真阳性率/真正例率/正样本率TPR（TruePositiveRate）。

winka9587·2020-07-07 01:45

gcov代码覆盖率使用gcov完成代码覆盖率的测试

Gcov的用法1.1编译Gcov的使用方法很简单，首先需要给gcc编译的时候打开覆盖测试的开关例如要对srcfile.c单个文件生成的程序进行代码覆盖测试，在gcc编译的时候：12gcc-fpr

yuanxingyang·2020-07-06 11:38

【数据挖掘】朴素贝叶斯算法计算ROC曲线的面积

也是本节实验课题，roc曲线的计算原理以及如果统计TP、FP、TN、FN、TPR、FPR、ROC面积等等。

weixin_33941350·2020-07-05 23:13

用Matlab产生存放在ROM中的.coe文件格式的数据

产生要发送的数据，255，254......2,1,0fid=fopen('test_data.coe','w');%打开一个.coe文件%存放ROM中的.coe文件第一行字符串，16表示16进制，可以改成其他进制fpr

yx-Q·2020-07-05 10:46

Tomasulo算法

Tomasulo算法：为IBM360/91设计的，它采用的是寄存器重命名的方法来消除寄存器数据流之间的假相关，即用虚拟寄存器集代替真实的FPR，虚拟寄存器集在tomasulo算法中由每一功能单元所带的保留站

dwx2046·2020-07-05 02:20

ROC曲线TPR和FPR

ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为X轴，真阳性率（TPR）定义为Y轴。这两个值由上面四个值计算得到，公式如下：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。

We2sWing·2020-07-04 11:57

R语言绘图：ggplot2绘制ROC

打印AUcperf.auc<-performance(predob,measure='auc',x.measure='cutoff')#perf<-performance(predob,'tpr','fpr

aiairen0123·2020-07-01 16:56

ES6学习笔记（一）——-let和const定义变量，解构赋值

一.let定义变量1）let定义的变量只在代码块{}内使用有效，在代码块外使用会报错(for循环的计数器很适用，fpr循环的内部是一个父作用域，循环体内部是一个单独的作用域）vara=[];for(vari

一个程序媛。·2020-07-01 13:21

模型评估（二）—— ROC, AUC, 和ROC曲线绘制过程

目录1)TPR和FPR2）官方文档的例子3）ROCCurve绘制过程4）AUC的计算ROC的全称是ReceiverOperatingCharacteristic，也是模型评估中的重要概念之一。

雪国_·2020-07-01 06:40

吴恩达机器学习（九）Precision、Recall、F-score、TPR、FPR、TNR、FNR、AUC、Accuracy

目录0.前言1.Precision、Recall、F-score（F-measure）2.TPR、FPR、TNR、FNR、AUC3.Accuracy学习完吴恩达老师机器学习课程的机器学习系统设计，简单的做个笔记

zhq9695·2020-06-30 17:35

cannot overwrite non-directory编译问题的解决

cp-fpR/home/a/work/qsdk/qsdk_git/staging_dir/toolchain-mips_r2_gcc-4.6-linaro_uClibc-0.9.33.2/initial

yihui8·2020-06-30 07:57

机器学习部分：ROC和AUC:

ROC曲线是以假阳性率FPR为横轴，以真阳性率TPR为纵轴的一个曲线图像。

道法—自然·2020-06-29 22:26

YOLO性能评价指标

误检率：FPR=FP/Nf在反例的标签中，把反例误检为正例的

Kevin_Yu.·2020-06-29 14:15

机器学习分类器性能指标总结（附类别不平衡问题研究）

常用于二分类问题中的模型比较，主要表现为一种真正例率(TPR)和假正例率(FPR)的权衡。

瑶子ove·2020-06-29 00:02

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