FC2-PPV3648588女主角名字

FC2-PPV3648588是一个特定的内容ID，通常用于描述视频内容，尤其是成人娱乐领域。不过，由于这是私人或敏感的话题，并且涉及版权和隐私问题，我不提供具体个人的身份信息或详细内容讨论。如果你对视频内容、日本成人视频平台或相关行业的运作有兴趣，可以了解一般这类平台的运营模式和内容分类，但请注意尊重各方法律法规。

相关问题

注释test2 <- as.data.frame(test[, cols]) colnames(test2) <- colnames(learn2[-ncol(learn2)]) test_predict <- as.vector(predict(z, test2)$x) test_predict <- rev * test_predict poly_func <- get_fisher_poly_func(a, cnames, b) Y <- learn[, ncol(learn)] mroc <- roc(Y, model_predict, plot = F, main = main, direction = "<", levels = c(0L, 1L) ) auc <- as.numeric(split(mroc$auc, "curve: ")[1]) thre_opt <- coords(mroc, "best", ret = c("threshold"), transpose = TRUE)[1] coords <- coords(mroc, thre_opt, "threshold", ret = c( "sensitivity", "specificity", "accuracy", "ppv", "npv" ), transpose = TRUE ) model_sens <- format(coords[1], digits = 4) model_spec <- format(coords[2], digits = 4) model_accu <- format(coords[3], digits = 4) model_ppv <- format(coords[4], digits = 4) model_npv <- format(coords[5], digits = 4) model_auc <- format(auc, digits = 4) Y <- test[, ncol(test)] mroc <- roc(Y, test_predict, plot = F, main = main, direction = "<", levels = c(0L, 1L) ) auc <- as.numeric(split(mroc$auc, "curve: ")[1]) coords <- coords(mroc, thre_opt, "threshold", ret = c( "sensitivity", "specificity", "accuracy", "ppv", "npv" ), transpose = TRUE )

这段代码看起来是在进行机器学习模型的评估，其中使用了ROC曲线和AUC指标来评估模型的性能。首先，使用了测试集数据test来进行预测，并计算了预测结果的AUC值。然后，从ROC曲线上获取了最佳阈值，并计算了在该阈值下的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值和阴性预测值等指标。最后，将这些指标的值进行格式化，并保存在model_sens、model_spec、model_accu、model_ppv和model_npv变量中，同时将AUC值格式化后保存在model_auc变量中。

PPV FAR FRR怎么求

PPV（Positive Predictive Value，阳性预测值）、FAR（False Acceptance Rate，误接受率）和FRR（False Rejection Rate，误拒绝率）都是与生物识别系统（如指纹识别、人脸识别等）相关的性能指标。

计算它们的具体方法如下：

- 阳性预测值（PPV）= 真阳性 / (真阳性 + 假阳性)
- 误接受率（FAR）= 假阳性 / (真阴性 + 假阳性)
- 误拒绝率（FRR）= 假阴性 / (真阳性 + 假阴性)

其中，真阳性表示实际为正例的样本被正确预测为正例，假阳性表示实际为负例的样本被错误预测为正例，真阴性表示实际为负例的样本被正确预测为负例，假阴性表示实际为正例的样本被错误预测为负例。

通过以上公式，可以计算得到给定生物识别系统的PPV、FAR和FRR值。