如何在给定一定阈值的情况下找到对应的tpr和fpr？

在给定一定阈值的情况下，找到对应的TPR（True Positive Rate）和FPR（False Positive Rate），可以通过以下步骤进行计算：

1. 确定阈值：首先，需要确定一个阈值，该阈值将用于将样本分类为正例或负例。阈值可以是任意实数，通常在0到1之间取值。
2. 统计分类结果：使用给定的阈值，对样本进行分类，并统计分类结果。将样本分为四个类别：真正例（True Positive，TP），真负例（True Negative，TN），假正例（False Positive，FP），假负例（False Negative，FN）。
3. 计算TPR和FPR：根据分类结果，计算TPR和FPR的值。
   • TPR（真正例率）：TPR表示在所有实际为正例的样本中，被正确分类为正例的比例。计算公式为：TPR = TP / (TP + FN)。
   • FPR（假正例率）：FPR表示在所有实际为负例的样本中，被错误分类为正例的比例。计算公式为：FPR = FP / (FP + TN)。

• 根据需求调整阈值：根据实际需求，可以通过调整阈值来改变TPR和FPR的值。较低的阈值可能会增加TPR，但也会增加FPR；较高的阈值可能会减少FPR，但也会减少TPR。

总结起来，要在给定一定阈值的情况下找到对应的TPR和FPR，需要确定阈值，统计分类结果，并根据分类结果计算TPR和FPR的值。根据实际需求，可以调整阈值来改变TPR和FPR的值。