FNR FPR python
时间: 2023-10-17 07:36:12 浏览: 61
FNR (False Negative Rate) 和 FPR (False Positive Rate) 是与二分类模型相关的评估指标。
在 Python 中,可以通过以下方法计算 FNR 和 FPR:
1. 首先,需要确定真实标签和预测标签。假设真实标签存储在列表 `y_true` 中,预测标签存储在列表 `y_pred` 中。
2. 然后,可以使用 scikit-learn 库中的 `confusion_matrix` 函数计算混淆矩阵。混淆矩阵是一个二维数组,用于统计模型的预测结果与真实结果的匹配情况。
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
```
3. FNR 表示被错误地预测为负类的样本在所有真实负类样本中的比例。可以计算 FNR 如下:
```python
fnr = cm[1][0] / (cm[1][0] + cm[1][1])
```
其中,`cm` 表示真实标签为正类、但被错误地预测为负类的样本数,`cm` 表示真实标签为正类、且被正确地预测为正类的样本数。
4. FPR 表示被错误地预测为正类的样本在所有真实负类样本中的比例。可以计算 FPR 如下:
```python
fpr = cm[0][1] / (cm[0][0] + cm[0][1])
```
其中,`cm` 表示真实标签为负类、但被错误地预测为正类的样本数,`cm` 表示真实标签为负类、且被正确地预测为负类的样本数。
这样,你就可以使用上述方法在 Python 中计算 FNR 和 FPR 了。
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