检测错误权衡图（Detection error tradeoff（DET））

最新推荐文章于 2024-08-03 10:20:40 发布

原创

最新推荐文章于 2024-08-03 10:20:40 发布 · 5.7k 阅读

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检测错误权衡图（DET）是刻画二分类系统的分类错误率的一种图表，表示错误拒绝率（false reject rate）和错误接受率（false accept rate）之间的关系，x和y轴一般用log坐标轴表示。

在模式识别中，错误拒绝率（FRR）表示分类错误不接受这个结果，在Dala文章中指的是失误率（miss rate）。用y轴表示。

错误接受率（FAR）表示分类错误却接受了这个结果，在Dala文章中指的是，本身是负样本而被分为正样本，这些被误分类的样本叫做hard examples 或者false positives。x轴表示False

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python 绘制声纹识别DET曲线

qq_28228605的博客

12-27

2752

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve from scipy.stats import norm import numpy as np def plot_DET_curve(): # 设置刻度范围 pmiss_min = 0.001 pmiss_max = 0.6 ...

模式识别算法的常见评价指标TP/FP/FN/TN，ROC，DET，EER

Wayne的优快云博客

06-04

3978

模式识别中常见的评价指标

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错误检测

Dosth_Magic

06-30

820

#include void exit(int status); ///检测文件打开失败 std::ifstream in(file); if(in.fail()){ std::cerr<<"Can't open"<<file<<std::endl; exit(1); }

29. 将训练错误率用图形绘制出来翻译自吴恩达新书-Machine Learning Yearning

maerdym的专栏

10-03

816

更多好玩的机器学习教程: 进入袋马学院领一份，全部免费

模式识别分类器评价指标之DET曲线

鹊踏枝-码农的专栏

10-24

8382

DET(Detection Error Tradeoff )曲线是对二元分类系统误码率的曲线图，绘制出错误拒绝率FRR（False Reject Rate）与错误接受率（False Accept Rate）之间随着判断阈值的变化而变化的曲线图。现在DET曲线扩展到用于模式识别分类器性能的评价的一个指标之一。在上式中，表示正样本总数，表示正样本被拒绝即判定为负样本的数目，表示负样本

AUTOSAR实战教程-使用DET来发现开发错误

大叔带刺的博客

08-03

2255

DET在我们调试协议栈的时候，能够帮助我们发现配置、开发中的错误，但对于程序跑飞这样的底层代码问题DET并不那么好用。这种情况下就需要借助我在《AUTOSAR实战教程 - 软件集成调试_程序跑飞一招解决》这篇文章里面介绍的方法来定位错误了。

DETware_v2[1].1.tar.gz_DET_DET curve_DETware_v2.1.tar._DETware_v

07-15

DET曲线，全称 Detection Error Tradeoff 曲线，是衡量识别系统性能的重要指标之一。它通过绘制误识率与拒识率之间的关系，直观地展示了在不同阈值设置下系统的性能表现。这条曲线越靠近左上角，表示在保持低误识率...

det曲线_11565 P-R、ROC、DET 曲线及 AP、AUC 指标全解析（上）

weixin_39664456的博客

12-20

1037

机器学习中，最「简单」的一种任务就是二分类任务了。比如，说话人验证(speaker verification)就是一个二分类任务：判断一句话是否是给定说话人说的。再比如，信息检索(information retrieval)本质上也是一个二分类任务：给定关键词，判断每篇文章是否与关键词相关，并把相关结果排序返回。许多二分类器的原理，都是给每个样例打一个分，然后设置一个阈值，分数高于阈值的样例就被分...

光谱预处理DET原理及程序

最新发布

10-28

DET（Detection Error Tradeoff）是光谱分析中评估检测性能的核心指标，其原理基于： 1. **错误权衡曲线** - 横轴：误检率（False Acceptance Rate） - 纵轴：漏检率（False Rejection Rate） - 通过调整检测阈值...

权衡

weixin_30349597的博客

03-18

121

用自己的所长，还是继续发展自己的潜力。专 VS 博，二律背反，权衡的考验。转载于:https://www.cnblogs.com/shangge/archive/2010/03/18/1688969.html

Autosar开发错误(DET)错误码查询小工具+项目工程

08-19

最近在移植autosar协议栈时，经常会进入开发错误(DET)模块中，提示各种开发错误，但这些提示都是些错误码，无法与实际的含义一一对应，于是就开发了这个小工具。工具采用C++/Qt开发，数据库用的是Qt自带的数据库SQLite,这是一个轻型数据库。用起来还是比较容易的。

错误检测dP->bitstream->ei_flag run&&RestrictRef

szu030606的专栏

10-12

895

<br />JM86模型，对于错误检测，dP->bitstream->ei_flag在什么情况下置1？<br />还是无错的时候dP->bitstream->ei_flag=0，有错时dP->bitstream->ei_flag等于一个较大的无效值？<br />看下所有给 dP->bitstream->ei_flag 赋值的地方就知道了<br />JM86中，dP->bitstream->ei_flag标记了当前码流是否出错，代码中出现很多如 if (active_pps->entropy_coding_m

det曲线_11566 P-R、ROC、DET 曲线及 AP、AUC 指标全解析（下）

weixin_39631017的博客

12-20

835

.　　上篇讲解了 P-R、ROC、DET 三种曲线，本篇来讲解 AP、AUC 两种指标。指标的作用，就是用一个数字衡量二分类器的好坏，便于对不同的二分类器进行比较。本篇会讲解 AP、AUC 两种指标的定义，它们与各种曲线的关系，以及如何准确、高效、简洁地编程计算两种指标。五、Average Precision(AP)指标AP 指标的定义是这样的：把阈值设置在紧靠每个正例之下，计算正类的查准率，再取...

Autosar开发Det错误码查询工具

weixin_39277045的博客

08-20

2499

1.最近在移植autosar协议栈时，经常会进入开发错误(DET)模块中，提示各种开发错误，但这些提示都是些错误码，无法与实际的含义一一对应，于是就开发了这个小工具。 2.工具采用C++/Qt开发，数据库用的是Qt自带的数据库SQLite,这是一个轻型数据库。用起来还是比较容易的，开发主要界面如下，使用时需要导入excel文件到数据库，另外需要自行补充错误码数据库。工程下载地址：https:...

六种机器学习常用衡量指标总结

weixin_43912994的博客

03-02

1570

六种机器学习常用衡量指标——分类精度；回归均方误差；查准率、查全率、与F1；对数损失；IOU；检测错误权衡图（Detection error tradeoff（DET））

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z5z5z5z56的博客

03-07

4184

基于PPOCRv3轻量检测模型的finetune训练，无需训练教师模型，希望在PPOCRv3检测模型基础上提升使用场景上的精度。也就是使用自己的数据集，在PPOCRv3预训练模型上做微调，提升垂类场景效果。

偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）

鸟恋旧林的博客

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机器学习中讨论某模型时，提到偏差-方差权衡。如上图，用直线拟合后，相比原来的点其偏差最大，最后一个图则可完全拟合数据点，其偏差最小。但是拿第一个直线模型去预测未知数据，可能会相比最后一个模型更准确，因为最后一个模型过拟合，即第一个模型的方差比最后一个模型小。一般而言，高偏差意味着欠拟合，高方差意味着过拟合。两者之间有如下关系：随着模型复杂度增加，模型对于训练集的偏差越小，其方差越大；在训练上表现非常

模式识别评价方法 ROC曲线, DET曲线, FPPW, FPPI etc.

热门推荐

yangyangyang20092010的专栏

11-08

3万+

模式识别评价方法 ROC曲线 DET曲线 FPPW FPPI etc. 因个人在做模式识别相关的工作，模式识别算法最终的性能评价是关键。但苦于网上很难找到具体、详细的评价流程、方法以及代码，所以本人打算近期准备如题所示评价方法的整理工作，到时候会奉上方法介绍、基础代码（matlab 版），以帮助更多像我这样对这些方法有些迷茫的人。

如何tradeoff

KuaiLeShiFu的博客

01-20

1992

背景在软件开发中，有很多需要tradeoff的事情具体一个普通又常见问题：如果一个流程（或者一个逻辑处理）非常复杂，但是另外另外流程（或者逻辑处理块）也同样很复杂，但是流程有相似的地方，两个流程是否要糅合到一块？不要柔和到一块；既然两个流程都已经很复杂了，那么两个复杂的东西再糅合到一块，势必要维护他们之间相互间影响的关系，又引入一个复杂性。所以，不是所有的复用都是要

一致性-灵活性权衡（Consistency-Flexibility Tradeoff）：一致性降低学习成本（Grudin, 1989）。

06-12

### 一致性与灵活性的权衡在UI设计中的作用及降低学习成本的研究在用户体验（UX）和界面设计（UI）领域，一致性和灵活性是两个核心的设计原则。两者之间的权衡直接影响用户的满意度、效率以及系统的易用性。 #### 一致性的作用一致性是指系统中不同部分遵循相同的规则、模式和行为[^1]。在UI设计中，一致性可以显著降低用户的学习成本。例如，当按钮的颜色、形状和位置在整个应用中保持一致时，用户能够更快地理解如何与系统交互。此外，一致性的设计还能减少用户的认知负担，使他们无需重新学习新的操作方式。这种降低学习成本的效果对于需要频繁使用的软件尤为重要，因为它可以让用户将更多精力集中在任务完成上，而非界面探索上[^2]。 #### 灵活性的重要性灵活性则是指系统能够适应不同用户需求或场景的能力。在UI设计中，灵活性通常通过提供多种交互方式或自定义选项来实现。例如，允许用户根据个人偏好调整界面布局或快捷键设置，可以满足多样化的需求。然而，过度的灵活性可能会增加复杂性，从而提高学习成本。因此，在设计中需要谨慎权衡灵活性带来的潜在负面影响[^3]。 #### 一致性与灵活性的权衡在实际设计中，一致性与灵活性之间存在天然的矛盾。过于强调一致性可能导致系统无法满足特定用户群体的独特需求；而过度追求灵活性则可能破坏整体设计的一致性，增加用户的认知负荷。一个典型的例子是移动应用中的手势操作：某些应用允许用户自定义手势以提高灵活性，但这也可能让新手用户感到困惑，因为他们需要记住多种非标准的操作方式[^4]。为了有效权衡这两者，设计师通常采用以下策略： 1. **分级设计**：为初学者提供简单的默认设置，同时为高级用户提供可自定义的选项。 2. **上下文相关性**：仅在适当的情境下提供灵活性功能，避免对普通用户造成干扰。 3. **反馈机制**：通过实时反馈帮助用户理解灵活功能的使用方法，从而降低学习门槛。 #### 示例代码：动态调整UI的一致性与灵活性以下是一个简单的示例，展示如何通过代码实现UI的一致性和灵活性平衡： ```javascript // 定义默认样式以确保一致性 const defaultStyles = { buttonColor: "blue", fontSize: "16px" }; // 允许用户自定义样式以增加灵活性 function applyUserPreferences(userSettings) { const finalStyles = { ...defaultStyles, ...userSettings }; return finalStyles; } // 应用样式到UI组件 function renderButton(styles) { console.log(`Rendering button with color: ${styles.buttonColor}, font size: ${styles.fontSize}`); } // 示例：默认样式 vs 用户自定义样式 renderButton(defaultStyles); // 输出默认样式 renderButton(applyUserPreferences({ buttonColor: "green" })); // 输出用户自定义样式 ``` #### 总结一致性和灵活性的权衡是UI设计中的关键问题。通过合理的设计策略，可以在降低学习成本的同时满足用户的个性化需求。这不仅提升了用户体验，还增强了系统的可用性和吸引力。