# 理解最佳假阳性率（Best False Positive Rate）及其在Python中的应用
在机器学习与统计学中，假阳性是一个重要的概念，特别是在二分类问题中。假阳性（False Positive，FP）指的是将实际上为负类的样本错误地预测为正类。最佳假阳性率（Best False Positive Rate, Best FPR）是指在特定阈值下，假阳性率最小化的程度。本文将通过一些示例
原创
2024-09-17 04:42:38
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2020年的一场疫情，让整个餐饮行业措手不及，客流量减少，货物变质，店铺无法开张。重重危机之下，整个餐饮行业又会如何面对？由餐饮求职平台最佳东方协办的中国智慧餐饮创新峰会于2020年12月11日在广州成功举行。本届大会的举办为整个餐饮行业的交流发展提供了一个信息沟通、新技术聚焦的重要通道。 中国智慧餐饮创新峰会在餐饮行业至今已经成功举办八届，成为行业内企业进行品牌宣传及交易促进、以及行业内知名
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2023-09-11 14:04:01
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# 实现FPR的Python代码
## 1. 概述
在开始讲解如何实现FPR（First Person Rendering）的Python代码之前，我们先来了解一下FPR的定义和流程。FPR是一种通过计算机程序将一个场景渲染成第一人称视角的技术。通过FPR，我们可以让用户在虚拟现实或者视频游戏中感受到自己身临其境的感觉。
实现FPR的Python代码主要涉及以下几个步骤：
| 步骤 | 描
原创
2023-09-15 10:22:09
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f-string 格式化f-string 格式化 就是在字符串模板前面加上f，然后占位符使用{} ,里面直接放入对应的数据对象。如下所示f'税前薪资是：{salary}元， 缴税：{tax}元， 税后薪资是：{aftertax}元'完整的代码如下salary = input('请输入薪资：')
# 计算出缴税额，存入变量tax
tax = int(salary) *25/100
# 计算出税
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2023-08-15 16:39:29
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拿到两台设备，据说是防火墙，让配置一下。我加电后发现这设备提示符就不对。先让登录，当时我就给蒙了。经过指点，发现这台设备运行在FTD模式。
以下是这两个模式的比较
详情看以下这个链接：
https://www.linkedin.com/pulse/what-cisco-firepower-threat-defense-ftd-digvijay-parmar-1
然后要做的是从FTD
原创
2021-07-26 15:51:15
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目前printf支持以下格式： %c 单个字符 &nb
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2023-08-20 11:40:41
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一、文件打开操作1.Python开发文件函数介绍Python2中：open、file这两个函数用法一样。Python3中：只有open函数。2.打开文件操作流程第一，打开文件得到文件对象。f=open('a.txt','w'）第二，通过文件对象操作文件（增删改查）。f.write('111111\n')第三，关闭文件对象（clse）。 f.close()f = open('a.txt')
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2023-10-07 21:50:16
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修改字符串的某一个值**方法：**使用序列切片方式string = 'abcdafg'
newstr = string[:4] + 'e' + string[5:]
print(string, newstr, sep='\n')
>>>
abcdafg
abcdefg举例： 力扣上面的一道题：senate = "DDRRR"
flag = 0 # flag > 0 则R
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2023-12-06 15:49:37
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今天我们来介绍一下可以提升python代码逼格的东西——装饰器。在学习装饰器之前我们先来复习一下函数的几个小点，方便更好的理解装饰器的含义。 一、知识点复习 1, 在函数中f1和f1()有什么不同，f1：表示的是将整个函数看作一个整体；f1(）:表示执行f1函数，下面通过一个例子来看一下： def f1
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2023-06-26 18:31:50
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这里写自定义目录标题前言一、Computing CAMs二、AffinityNet1.Generating Semantic Affinity Labels2.AffinityNet Training3.Revising CAMs Using AffinityNet Learning Pixel-level Semantic Affinity with Image-level Supervisi
周报内容：CVPR2022论文两篇使用PP-YOLOE+M模型进行PCBA板缺陷检测下周工作计划学习产出：1.论文笔记ViM: Out-Of-Distribution with Virtual-logit Matching（1）概述提出了一种名为Virtual-logit Matching (ViM) 的新颖的OOD评分方法，以应对OOD样本中表现出的巨大多样性，该方法结合了来自特征空间的类不可知
Python循环结构之for一、for重要知识二、for语法结构三、for range四、for break五、for continue六、for else 有时我们需要在程序中重复执行某些指令，如果执行几遍就写几遍， 那不仅麻烦，也很容易出错。而且这样代码也特别长，可读性也不高。 Python提供了循环语句来反复执行一段代码,这就是我们今天讲的主角 for！！！ 一、for重要知识for循环
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2023-06-14 20:34:23
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ROC是一个曲线，AUC是曲线下面的面积值。 ROC曲线是FPR和TPR的点连成的线。可以从上面的图看到，横轴是FPR, 纵轴是TPR （TPR = TP / (TP + FN)；FPR = FP / (FP + TN)）ROC曲线如果想要理解的话，要关注四点一线：1） (0,1)点：FPR==0，TPR==1 -->代表最好的一种情况，即所有的正例都被正确预测了，并且，
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2023-07-04 13:55:33
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前言 最近看到大佬关于人脸识别的内容，感觉好精辟，还想以后经常看看，所以就转了管理，大佬入口
定义: TPR和FPR 首先我们来看我们熟悉的TPR（True Positive Rate）和FPR(False Positive Rate)，TPR（True Positive Rate）和FPR(False Positive Rate)是二分类算法常用的评价指
C曲线横轴是FPR（False Pos
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2023-06-30 18:47:00
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from sklearn.metrics import roc_curve fpr, tpr, thresholds=roc_curve(y_train_5, y_scores) fpr, tpr >>> (array([0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.83220
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2018-06-12 18:32:00
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ROC 、AUC ROC曲线是评价学习器泛化能力的指标，他纵轴是“真正例率”（TPR），横轴是“假正例率”（FPR），需要FPR越小，TPR越高，则模型越好 TPR = TP / (TP + FN) 可以理解为模型对正例的灵敏度 FPR = FP / (TN + FP) 可以理解为模型对负例的特异度 ...
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2021-08-19 22:35:00
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混淆矩阵TP(真阳)FP(假阳)FN(假阴)TN(真阴)ROC曲线在理解ROC曲线之前，我们需要知道FPR(False Positive Rate)和TPR(True Positive Rate)：FPR=FP/(FP+TN)，即预测为正样本（实际为负样本）占所有负样本的比例。TPR=TP/(TP+FN)，即预测为正样本（实际为正样本）占所有正样本的比例。roc曲线：就是以FPR为横坐标，TPR为
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2023-12-27 10:30:43
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ROC 曲线（接收者操作特征曲线）是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表。该曲线绘制了以下两个参数：真正例率假正例率真正例率 (TPR) 是召回率的同义词，因此定义如下：
$$TPR = \frac{TP} {TP + FN}$$
假正例率 (FPR) 的定义如下：
$$FPR = \frac{FP} {FP + TN}$$
ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR 与 FPR。降
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2023-09-27 10:57:13
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1、AUC（Area Under Curve）原理 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线与AUC（Area Under Curve） ROC曲线：横坐标：假正率(False positive rate， FPR)，FPR = FP / [ FP + TN] ，代表所有负样本中错误预测为正样本的概率，假警报率；纵
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2023-07-01 17:32:57
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