FPR、FNR、TPR、TNR数据分析里中文叫什么
时间: 2023-10-26 14:06:49 浏览: 89
FPR(False Positive Rate):假阳性率,也叫误报率;
FNR(False Negative Rate):假阴性率,也叫漏报率;
TPR(True Positive Rate):真阳性率,也叫命中率、召回率、灵敏度;
TNR(True Negative Rate):真阴性率,也叫特异性。
相关问题
在此基础上fpr, tpr是什么?怎么求
在使用 `roc_auc_score` 函数计算多分类的 ROC AUC 值时,无法直接得到每个类别的 ROC 曲线。如果需要绘制 ROC 曲线,可以使用 `roc_curve` 函数计算每个类别的 FPR 和 TPR 值,然后绘制多条 ROC 曲线。`roc_curve` 函数的用法如下:
```python
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(n_classes):
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true_binarized[:, i], y_score[:, i])
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
```
其中 `fpr` 和 `tpr` 分别是字典类型,保存了每个类别的 FPR 和 TPR 值,可以通过 `fpr[i]` 和 `tpr[i]` 获取第 `i` 个类别的 FPR 和 TPR 值。`roc_auc` 也是字典类型,保存了每个类别的 ROC AUC 值。`auc` 函数用于计算 ROC 曲线下的面积,可以通过 `auc(fpr[i], tpr[i])` 计算第 `i` 个类别的 ROC AUC 值。
翻译:经本文研究发现多层感知机的平均预测精度最高,且FPR、FNR、TPR、TNR都最为优秀,所以本文中最合适的算法为多层感知机。
It was found through the study in this article that multi-layer perceptron has the highest average prediction accuracy and the most excellent FPR, FNR, TPR, and TNR. Therefore, the most suitable algorithm in this article is multi-layer perceptron.
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