理解ROC曲线，TPR与FPR

最新推荐文章于 2025-06-20 22:11:15 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： ROC
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/www_minna_com/article/details/83684813
本文详细解析了垃圾邮件判别模型中的关键指标TPR和FPR，阐述了它们的含义及分类阈值变化对其影响。TPR反映了垃圾邮件被正确识别的比例，而FPR则体现了非垃圾邮件误判的概率。当提高分类阈值时，TPR和FPR均会有所下降。

在垃圾邮件判别模型中，邮件被判别为垃圾邮件为positive，被判别为非垃圾邮件为negative，那么
TPR = TP/(TP+FN)的含义是：垃圾邮件被正常判别为垃圾邮件的比例
FPR = FP/(FP+TN)的含义是：非垃圾邮件被判别为垃圾邮件的比例

当分类阈值提高时，FN增加，即垃圾邮件被归为非垃圾邮件的情况增加，TPR会减小；
FPR也会减小。
粗略来看，当分类阈值提高时，正例会减少，负例会增加，所以TPR与FPR均会减小。

分类器的衡量指标 PR曲线(precision recall) ROC曲线(TPR FPR)
duoyasong5907的博客
07-28 77
ROC 曲线和 PR 曲线都是用在二分类中，且涉及到下图的几个概念 (摘自 The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves)上面四个指标用大白话解释如下Recall：查全率，正样本中被预测出来是正的比例 (越大越好)Precision：查准率，预测的正样本中被正确预测的比例 (越大越好)True Positive Rate：跟 Recall 定义一样 (越大越好)FPR : 负样本中被预测为正的比例 (越小越好)
机器学习 - 模型评估（TPR、FPR、K1、ROC、AUC、KS、GAIN、LIFT、GINI、KSI）
Jeffy_Beh的博客
11-03 9774
1. 混淆矩阵 一个二分类模型，是对现实情况的一种预测。如病例（阴性/阳性、有病/没病）、邮件（垃圾邮件/非垃圾邮件）等。以病例为例，对于一个患者，存在着有病/没病两种结果。对于医生的诊断，也存在着有病/没病两种结果。将医生的诊断结果与患者的实际情况对比，则得出四种结果： 诊断为有病，实际上确实有病，称为真阳性(TP) 诊断为有病，实际上却没病，称为伪阳性(FP) 诊断为没病，实际上确实没病，称为真阴性(TN) 诊断为没病，实际上却有病，称为伪阴性(FN) 将上面的四种结果，可以绘制成一个2x..
机器学习模型评估：ROC曲线
最新发布
天涯雨的博客
06-20 905
机器学习模型评估：ROC曲线
人脸识别算法中的TPR和FPR
chen_znn的博客
02-13 2147
本文记录了人脸识别算法中的TPR和FPR指标的定义
TPR FPR 真阳率（true positive rate）、假阳率（false positive rate），AUC，ROC
weixin_44056948的博客
06-29 2万+
很早以前就知道这些概念了，不过由于跟自己的认知习惯不一样，所以碰到了还是经常会忘。于是索性把这些概念总结一下，以后再忘了也好找（其他的文章太啰嗦了，计算方法也写的不清不楚….） 另外我也会陆续更新一些其他的机器学习相关概念和指标，即是方便自己，也方便他人吧。 注意：本文将混用正负样本和阳性(+)阴性(-)这两套说法 真阳率、假阳率 这些概念其实是从医学那边引入到机器学习里面的，所以其思维逻辑多多少少会跟做机器学习的有点出入。我们去看病，化验单或报告单会出现（+）跟（-），其分别表型阳性和阴性。比如你.
成为AI产品经理——TPR、FPR、ROC、AUC
m0_54231818的博客
11-26 3815
1.PR图、BEP 2.灵敏度、特异度 3 .真正率、假正率 4.ROC、AUC 5.KS
对TPR(真正例率) 与 FPR(反正例率)的理解
weixin_30718391的博客
10-17 2527
将测试样本进行排序，“最可能”是正例的排在最前面，“最不可能”是正例的排在最后面。 分类过程就相当于在这个排序中以某个“截断点”（见图中阈值）将样本分为两部分，前一部分判作正例，后一部分判作反例。 我们根据学习器的预测结果对样例进行排序，按此顺序把逐个样本作为正例进行预测，每次计算出FPR， TPR，分别为横纵坐标作图，可得“ROC曲线”。 TPR 与 FPR P表示“正”的...
ROC、TPR、FPR的含义
deep_love1314的博客
09-26 1498
AUC: 衡量模型分类能力的综合指标，值越大，模型的分类能力越强。TPR: 衡量模型对正样本的识别能力，值越大，模型对正样本的识别能力越强。FPR: 衡量模型对负样本的误判能力，值越小，模型对负样本的误判能力越弱。通过 ROC 曲线和 AUC 值，你可以全面评估分类模型的性能，并选择合适的模型进行应用。2、真阳性率（True Positive Rate, TPR）与假阳性率（False Positive Rate, FPR）的定义。
模型评估指标-2-ROC与PR曲线对比，TPR/FPR/Precision关系,3种特殊的评估指标
I was young,I need more experience
03-07 1855
导语：在进阶篇里面，将会讨论ROC和PR曲线的联系，在不平衡数据中的偏差问题，同时利用公式来说明TPR/FPR/Precision三者之间的关系，在第三部分结合业务场景将介绍了几个特殊指标，但是没有说明如果根据指标去设计和优化模型，这个又要挖几个坑，等待后续来填了。 文章目录ROC和PR曲线直观感受：在正负样本极度不平衡时，关注PR曲线，ROC可能掩盖模型的差异公式推导：TPR/FPR/Precision三者之间的关系模型评估要同时结合应用场景和模型指标Precision>=0.97的Recall.
深入理解ROC曲线和AUC值：评估分类模型性能的利器
11-06
ROC曲线，即接收者操作特征曲线，通过变动分类决策的阈值，绘制出在不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）的关系图。TPR通常也被称为召回率或灵敏度，反映的是在所有实际为正的样本中被正确预测为正的比例；...
分类模型的评估方法
qq_39197555的博客
03-28 3492
（1）混淆矩阵 在分类任务中，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵，既适用于二分类任务，又适用于多分类任务。 （2）精确率(Precision)与召回率(Recall) 准确率 =（TP+TN）/ (TP+FP+FN+TN) 精确率：预测结果为正例样本中真实为正例的比例（了解） = TP / (TP + FP) 召回率：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查得全，对正样本的区分能力） = TP.
Python机器学习：评价分类结果007TPR和FPR之间的关系
持之以恒
12-20 1385
TPR和FPR之间的关系
ROC、Precision、Recall、TPR、FPR理解
riskychengallesgut的专栏
09-24 4564
首先，有如下预备知识需要清楚，即分类的四个基本属性，而其他相关指标均是通过该四项属性进行组合计算得出的。1. TP、TN、FP、FN - Relevant NonRelevant Retrieved true positives （tp） false positives（fp） Not Retrieved false negatives（fn） true negat
ROC Recall Precision Accuracy FPR TPR TAR FAR
andylei777的博客
03-06 1794
分类 混淆矩阵 ROC AUC PR曲线 回归 平均绝对误差 平均平方误差 Ref: 分类 混淆矩阵 probablity distribution True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数. True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数. False Positive(假正, FP)：将负类预测为正...
ROC曲线
choudan123456的博客
04-16 1047
ROC曲线在介绍如何绘制ROC曲线之前，我们先来介绍什么是ROC曲线以及ROC曲线的作用以及什么是真正利率和假正利率。2.1ROC曲线的定义ROC全称Receiver Operating Characteristic，即受试者工作特征，坐标图式的分析工具。ROC 曲线的纵轴是"真正例率" (True Positive Rate，简称 TPR)，横轴是"假正例率" (False PositiveRate， FPR)。2.2ROC曲线的作用。
tpr、fpr和far、val含义及计算总结
RuanChengfeng的博客
07-29 3801
tpr和fpr含义及其具体计算方法见下列代码段： def calculate_accuracy(threshold, dist, actual_issame): predict_issame = np.less(dist, threshold) tp = np.sum(np.logical_and(predict_issame, actual_issame)) fp = np.sum(np.logical_and(predict_issame, np.logical_not(ac
TPR、FPR、TNR、FNR的理解
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weixin_40710375的博客
04-24 3万+
转自：https://blog.youkuaiyun.com/zhq9695/article/details/82909967 TPR（True Positive Rate）可以理解为所有正类中，有多少被预测成正类（正类预测正确），即召回率，给出定义如下： FPR（False Positive Rate）可以理解为所有反类中，有多少被预测成正类（正类预测错误），给出定义如下： TNR（Tr...
TPR与FPR
weixin_38241876的博客
02-23 431
真阳率就是预测对的阳性占所有实际的阳性的比例，假阳率就是预测错的阳性占所有实际阴性的比例。由于不同的阈值对应ROC曲线不同的点，因此ROC曲线的目的就是要找到一个最好的阈值。
深入理解ROC曲线与分类评估指标
ROC曲线是通过绘制不同阈值下的真正类率（True Positive Rate, TPR）与假正类率（False Positive Rate, FPR）来评估分类模型好坏的一种方法。ROC曲线下的面积（Area Under the Curve, AUC）提供了度量模型分类性能的...
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