如何在python中绘制EER (等错误率)？
如何在python中绘制EER (等错误率)？
提问于 2017-04-28 01:56:01
我想绘制一个21类分类的性能图。所以我想到了绘制EER (等错误率)图。
我已经计算了混淆矩阵，并能够估计每个类的FPR和FNR。并绘制了两个数组。但是我的情节看起来很奇怪。
这是绘制FPR与FNR以获得EER的正确方法吗？
我的代码：
cm = confusion_matrix(y_oos, y_oos_pred)
cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
FP = cm.sum(axis=0) - np.diag(cm)
FN = cm.sum(axis=1) - np.diag(cm)
TP = np.diag(cm)
TN = (len(y_oos) - (FP + FN + TP))
# False positive rate
FPR = FP/(FP+TN)
# False negative rate
FNR = FN/(TP+FN)
plt.plot(np.sort(FPR)) # Sorted in ascending order
plt.plot(np.sort(FNR)[::-1]) # Sorted in descending order
FPR array is ascending order:
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.0125 0.0125 0.0125 0.0125 0.025 0.0375]
FNR array in descending order:
[ 0.75 0.5 0.25 0.25 0.25 0.25 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
谢谢
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-04-28 03:19:50
在第一个答案中，This post对如何绘制能效比有很好的解释。
相等的错误率是FNR和FPR曲线相交的第一个点的误差。在您的数据中，它们在第七个点相交，两个点都等于0。那就是EER。得到0的误差听起来很奇怪，但这是来自你正在使用的数据，也许你的数据允许FNR和FPR为零。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43664825
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