评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。在模型评估过程中，往往需要使用多种不同的指标进行评估，在诸多的评价指标中，大部分指标只能片面的反应模型的一部分性能，如果不能合理的运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。最近恰好在做文本分类的工作，所以把机器学习分类任务的评价指标又过了一遍。本文将详细介绍
# Python多分类中的TPR计算
在机器学习中，尤其是在多分类问题的处理上，模型的评估指标非常重要。其中，真阳性率（True Positive Rate，TPR）是一个常用的性能衡量标准。TPR，也称为召回率（Recall），用于表示被正确分类的正样本占所有实际正样本的比例。本文将通过 Python 代码示例来介绍如何在多分类场景中计算 TPR，并给出一些相关的概念。
## 一、TPR的定
原创
2024-10-15 06:22:52
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来自，只为了防止丢失。二、TP、TN、FP、FN概念在这里插入图片描述## 三、TPR、TNR、FPR、FNR概念 1、TPR=tp/(tp+fn) TPR：即真正率或灵敏度或召回率或查全率或真正率或功效，本来为正样本的样本被预测为正样本的总样本数量÷真实结果为正样本的总样本数 另：精确度或查准率公式等于tp/(tp+fp) 准确得分计算：(tp+tn)/(tp+fp+fn+tn) 2、FNR=f
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2024-05-14 18:58:15
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文章目录一、按照类别单独分类astype()astype()用法二、时间操作第一种：直接利用to_datetime()第二种：Series.dt三、分组聚合操作分组（1）groupby()方法聚合（1）agg()方法① 使用方法1② 使用方法2③ 使用方法3④ 使用方法4（2）在分组的基础上进行聚合操作（3）apply()方法（4）transform()方法① 对于离差标准化四、透视表五、cros
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2023-12-20 17:13:12
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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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我们知道你最有价值的资产就是你的创意内容。我们的安全标准在ftrack产品和使用它的公司中都反映了这一点。从最佳实践合规到对员工的内部培训，我们确保所有流程都可以保护内容的机密性，并满足我们为自己设定的最高安全标准。我们构建ftrack以确保从头开始就具备安全性。TPN合规性，第三方网络安全审核和严格的内部安全性可确保我们开发的平台保护您的内容。“所有这些信息都安全地保存在一个中心位置，没有任何歧
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2024-04-30 22:32:25
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TPR/SDR-480-XS 系列导轨式开关电源，额定输出功率为478.8-480W，产品输入范围：85-264VAC。提供24V、36V、48V输出，具有短路保护，过载保护等功能，并具备高效率，高可靠性、高寿命、更安全、更稳定等特点，产品广泛应用于电力、工业控制、仪器仪表、医疗电子、通讯通信、新能源，安防等工业领域。
原创
2024-05-14 16:03:38
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TPE-S通常为共混弹性体材料，SBS或SEBS只是其中的组分之一(目前行业把组分是SEBS的称为TPE，组分是SBS的称为TPR)。SBS、SEBS是其中至关重要的组分，TPE、TPR之所以具有弹性特性，全仗SEBS、SBS所赐，其他的组分只是赋予TPE、TPR更好的塑性加工性能，填充油最主要的是提高流动性、塑料相提供塑性的同时，提高了TPE/TPR的定型性能。讨论TPE/TPR的性能，必须要了
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2024-07-24 16:40:43
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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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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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计算得到TPR
原创
2023-01-15 06:54:47
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目录一、基础理论0、引言1、TPR与FPR1、TPR（召回率）2、FPR 2、ROC曲线3、AUC指标二、癌症分类的模型检测（AUC指标）1、正反例转1、02、计算AUC指标总代码一、基础理论0、引言在开始讲解以前，先假设一种情况：这种情况样本不均衡（正样本太多，没法预测到正确的结果）。要衡量样本不均衡时的分类器效果，这时引入：ROC曲线和AUC指标。1、TPR与FPR1、TPR（召回率
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
文章目录前言TPR,FPRROCAUC实战鸣谢average precision (AP)实战 前言开门见山，想要知道AUC必须知道ROC，想要知道ROC必须知道TPR,FPR，完。TPR,FPRTPR:true positive rate FPR:false positive rateEXAMPLE 1: 我们有一个模型算法，它能够根据一系列的属性（比如身高、爱好、衣着、饮食习惯等）来预测一个
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2024-05-20 22:01:17
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Keyphrase Extraction Algorithm项目地址：https://github.com/JackHCC/Chinese-Keyphrase-Extraction无监督学习：中文关键词抽取（Keyphrase Extraction），基于LDA与PageRank（TextRank， TPR， Salience Rank， Single TPR）Keyphrase Extracti
本篇主要内容：ROC曲线、多分类混淆矩阵ROC曲线ROC全称是Receiver Operation Characteristic Curve，它描述的是TPR和FPR之间的关系。ROC曲线TPR(True Positive Rate)的计算公式为：它表示预测值为1，真实值也为1中预测正确的比例，TPR其实就是Recall。FPR(False Positive Rate)的计算公式为：它表示预测值为
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2024-08-26 13:18:39
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一、基础理解 1）定义ROC（Receiver Operation Characteristic Curve）定义：描述 TPR 和 FPR 之间的关系；功能：应用于比较两个模型的优劣；模型不限于是否通过极度偏斜的数据训练所得；比较方式：ROC 曲线与坐标图形边界围成的面积，越大模型越优；TPR（True Positive Rate）：真正率；被预测为正的正样本结果数 / 正样本实际数：TPR&n
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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