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824c0736
编写于
5月 23, 2018
作者:
Z
ZTFrom1994
提交者:
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5月 23, 2018
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false positive rate 的意思应该是假正例率吧?
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docs/3.分类.md
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...
...
@@ -356,7 +356,7 @@ y_train_pred_90 = (y_scores > 70000)
### ROC 曲线
受试者工作特征(ROC)曲线是另一个二分类器常用的工具。它非常类似与准确率/召回率曲线,但不是画出准确率对召回率的曲线,ROC 曲线是真正例率(true positive rate,另一个名字叫做召回率)对假
反
例率(false positive rate, FPR)的曲线。FPR 是反例被错误分成正例的比率。它等于 1 减去真反例率(true negative rate, TNR)。TNR是反例被正确分类的比率。TNR也叫做特异性。所以 ROC 曲线画出召回率对(1 减特异性)的曲线。
受试者工作特征(ROC)曲线是另一个二分类器常用的工具。它非常类似与准确率/召回率曲线,但不是画出准确率对召回率的曲线,ROC 曲线是真正例率(true positive rate,另一个名字叫做召回率)对假
正
例率(false positive rate, FPR)的曲线。FPR 是反例被错误分成正例的比率。它等于 1 减去真反例率(true negative rate, TNR)。TNR是反例被正确分类的比率。TNR也叫做特异性。所以 ROC 曲线画出召回率对(1 减特异性)的曲线。
为了画出 ROC 曲线,你首先需要计算各种不同阈值下的 TPR、FPR,使用
`roc_curve()`
函数:
...
...
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