eer与eer_threshold的关系

EER (Equal Error Rate) 是用于衡量两个同类和异类分布之间的相似度的指标。EER 是在同类误判率和异类正确率相等时得到的分类器性能指标。

EER Threshold 是在 EER 时得到的分类器的阈值。在 EER Threshold 上，同类误判率和异类正确率相等，因此当阈值设置为 EER Threshold 时，分类器将在同类和异类之间达到最佳平衡。

因此，EER 和 EER Threshold 是紧密相关的指标。EER Threshold 是在 EER 点上得到的，而 EER 是在该点的同类错误率和异类正确率相等时得到的。在实际应用中，可以用 EER Threshold 来选择分类器的阈值，以获得最佳的分类性能。

相关问题

def compute_eer(label, pred, positive_label=1): # 打的分数 # all fpr, tpr, fnr, fnr, threshold are lists (in the format of np.array) fpr, tpr, threshold = sklearn.metrics.roc_curve(label, pred, positive_label) fnr = 1 - tpr # the threshold of fnr == fpr eer_threshold = threshold[np.nanargmin(np.absolute((fnr - fpr)))] # theoretically eer from fpr and eer from fnr should be identical but they can be slightly differ in reality eer_1 = fpr[np.nanargmin(np.absolute((fnr - fpr)))] eer_2 = fnr[np.nanargmin(np.absolute((fnr - fpr)))] # return the mean of eer from fpr and from fnr eer = (eer_1 + eer_2) / 2 return eer,eer_threshold

这是一个计算等误率（EER）的函数。它接受三个参数：真实标签（label）、模型预测值（pred）和正类标签（positive_label）。其中，label 和 pred 都是数组，positive_label 的默认值为 1。函数中使用了 scikit-learn 库的 roc_curve 函数来计算真正率（TPR）和假正率（FPR），并使用 numpy 库的函数来计算 EER 和阈值。最后，函数返回 EER 和相应的阈值。

如果你遇到了问题，请提供更多信息，我可以帮助你更好地理解和解决问题。

Traceback (most recent call last): File "f:/VScode/pythonfile/shengwenshibie/eval_score.py", line 54, in <module> eer, eer_threshold = compute_eer(labs, scores, positive_label=1) File "f:/VScode/pythonfile/shengwenshibie/eval_score.py", line 15, in compute_eer fpr, tpr, threshold = sklearn.metrics.roc_curve(label, pred, positive_label) TypeError: roc_curve() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误提示是说 `sklearn.metrics.roc_curve()` 函数只需要两个位置参数，但是你传递了三个参数。根据你提供的代码，很可能是因为 `positive_label` 这个参数的位置不正确导致的。

你可以在调用 `sklearn.metrics.roc_curve()` 函数时，将 `positive_label` 参数放在关键字参数的位置，以避免这个错误。例如：

fpr, tpr, threshold = sklearn.metrics.roc_curve(label, pred, pos_label=positive_label)

这样，`positive_label` 参数就会被正确地识别为关键字参数，而不是位置参数，就不会出现这个错误了。