用简单实例理解ROC曲线和PR曲线

只会print就要多学

于 2022-10-30 16:48:11 发布

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文章标签：算法机器学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Scanf_void_he/article/details/127600074

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在理解PR曲线和ROC曲线前，需要先了解四个值的概念：

TP (true positive): 正例正确地识别为正例

TN (true negative): 负例正确地识别为负例

FP (false positive): 负例错误地识别为正例

FN (false negative): 正例错误地识别为负例

举个例子：一个样本中有100个样本，其中正例为猫，负例为其他动物，猫有70只，其他动物有30只，一共有50只猫被正确检测出来，一共有25只其他动物被正确检测出来，那么依此题意：

在理解这四个值以后，在继续理解P、R、FPR、FPR的概念

P（precision）: