fpr专题

ROC Recall Precision Accuracy FPR TPR TAR FAR

分类混淆矩阵ROCAUCPR曲线回归平均绝对误差平均平方误差Ref: 分类混淆矩阵 probablity distribution True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数.True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数.False Positive(假正, FP)：将负类预测为正类数 →误报 (Type I error).

机器学习分类模型评价指标总结（准确率、精确率、召回率、Fmax、TPR、FPR、ROC曲线、PR曲线，AUC，AUPR）

为了看懂论文，不得不先学一些预备知识（（55555 主要概念解释见图 TP、FP、TN、FN 准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）真阳性率TPR、伪阳性率FPR F1-score=2TP/(2*TP+FP+FN) 最大响应分数Fmax为F1-score的最大值（在最佳阈值的前提下）如下图： HR指标（命中率）：正确分类的样本数 / 样本总数 ROC曲线、AUC指

成为AI产品经理——TPR、FPR、ROC、AUC

目录一、PR图、BEP 1.PR图 2.BEP 二、灵敏度、特异度 1.灵敏度 2.特异度三、真正率、假正率 1.真正率 2.假正率三、ROC、AUC 1.ROC 2.AUC 四、KS值一、PR图、BEP 1.PR图二分类问题模型通常输出的是一个概率值，我们需要设定一个阈值，让大于这个阈值的时候为正样本，其余的为负样本。如果我们选择不同的阈值