如何从标签和概率中找到TPR和TPR来评估我的模型？

从标签和概率中找到TPR（True Positive Rate）和FPR（False Positive Rate）来评估模型的方法如下：

1. 首先，了解概念：
   • TPR（真阳性率，也称为召回率）表示在所有实际为正例的样本中，模型正确预测为正例的比例。
   • FPR（假阳性率）表示在所有实际为负例的样本中，模型错误预测为正例的比例。

• 准备数据：
  • 确保有一个有标签的数据集，其中每个样本都有真实的标签（正例或负例）和模型预测的概率。
• 计算阈值：
  • 首先，根据模型预测的概率对样本进行排序，从高到低排列。
  • 然后，选择一个阈值，将概率大于等于该阈值的样本划定为正例，概率小于阈值的样本划定为负例。
• 计算TPR和FPR：
  • 根据选定的阈值，计算TPR和FPR的值。
  • TPR计算公式：TPR = TP / (TP + FN)，其中TP为真阳性（模型预测为正例，实际为正例）的数量，FN为假阴性（模型预测为负例，实际为正例）的数量。
  • FPR计算公式：FPR = FP / (FP + TN)，其中FP为假阳性（模型预测为正例，实际为负例）的数量，TN为真阴性（模型预测为负例，实际为负例）的数量。
• 调整阈值和计算TPR、FPR：
  • 可以尝试不同的阈值，计算不同阈值下的TPR和FPR。
  • 绘制TPR-FPR曲线（也称为ROC曲线），可以帮助评估模型在不同阈值下的性能。
  • 选择合适的阈值来达到对模型性能的要求。

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请注意，上述回答中没有提及任何云计算品牌商，而是专注于回答问题的核心内容，即从标签和概率中找到TPR和FPR来评估模型。