理解ROC曲线，TPR与FPR

在垃圾邮件判别模型中，邮件被判别为垃圾邮件为positive，被判别为非垃圾邮件为negative，那么
TPR = TP/(TP+FN)的含义是：垃圾邮件被正常判别为垃圾邮件的比例
FPR = FP/(FP+TN)的含义是：非垃圾邮件被判别为垃圾邮件的比例

当分类阈值提高时，FN增加，即垃圾邮件被归为非垃圾邮件的情况增加，TPR会减小；
FPR也会减小。
粗略来看，当分类阈值提高时，正例会减少，负例会增加，所以TPR与FPR均会减小。

理解ROC曲线，TPR与FPR相关推荐

ROC-AUC 浅谈理解ROC曲线和AUC值
这是一个评价二分类器的指标,特点是不受不平衡数据集的影响.但事实理解起来有点难.下面先介绍ROC-AOC是什么,然后再谈谈我的一种理解.ps,理解这个指标,首先得对经典的F1, Recall,Prec ...
深入理解ROC曲线的定义以及绘制ROC曲线过程，其与模型性能的关系，以及AUC
深入理解ROC曲线的定义以及绘制ROC曲线过程,其与模型性能的关系,以及AUC 很多学习器是为测试样本产生一个实值或者是概率预测,然后将这个预测值和一个分类阈值(threshold)进行比较.若大于阈 ...
（推荐）彻底理解ROC曲线和AUC值
本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s/a-SL1peqyw9eKyjzFthvlA 二分类模型预测的结果是否足够好,ROC和AUC是重要指标. 1. T.F.P.N.R 首先 ...
通过三个直观步骤理解ROC曲线
作者 | Valeria Cortez 来源 | DeepHub IMBA ROC曲线是一个分类模型效果好坏评判的的可视化表示. 在这篇文章中,我将分三个步骤头开始构建ROC曲线. 步骤1:获取分类模 ...
深入理解ROC曲线和EER及其之间的关系
1.ROC曲线我们知道,在很多学习器中是通过将既定的阈值与学习器对测试样本预测值(实值/概率)进行比较.如果大于阈值则将其判为正类样本,小于阈值将其判为负类样本.这个实值或者概率预测结果的好坏,直接 ...
如何理解ROC曲线和AUC值
1.ROC曲线下的面积就是AUC值. 2.如何绘制ROC曲线,通过改变不同的阈值,每个阈值都可以得到一个混淆矩阵,通过混淆矩阵,可以计算出假阳性率和真阳性率.即该坐标系下的一个点.将阈值从0,调整到1 ...
深度理解受试者工作特征(ROC)曲线
目录 1.分类结果混淆矩阵举例: 2.ROC 2.1.ROC曲线是从阈值选取角度出发来研究学习器泛化性能的有力工具 2.2.ROC曲线 2.3.主要作用: 2.4.优点: 举例1: 举例2: 3.A ...
深刻理解AUC指标与ROC曲线的关系
一定要理解ROC曲线和AUC指标两者之间的关系: 图中的曲线和直线的含义搞清楚: ROC 曲线:图中无论是曲线还是直线,曲线或直线每一个点都代表一个阈值,遍历所有的阈值,就得到了ROC曲线.曲线距离左 ...
影像组学视频学习笔记(15)-ROC曲线及其绘制、Li‘s have a solution and plan.
本笔记来源于B站Up主: 有Li 的影像组学系列教学视频本节(15)主要介绍: ROC曲线及其绘制 ROC 曲线 ROC = receiver operating characteristic cu ...

理解ROC曲线，TPR与FPR

理解ROC曲线，TPR与FPR相关推荐

最新文章

热门文章