计算CNN中的假阳性率(FPR)和真阳性率(TPR) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python绘制ROC曲线

2 方法绘制ROC曲线主要基于python 的sklearn库中的两个函数，roc_curv和auc两个函数。...roc_curv 用于计算出fpr（假阳性率）和tpr（真阳性率）auc用于计算曲线下面积，输入为fpr、和tpr 代码清单 1 # 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 计算 fpr, tpr, thread = roc_curve(y_test, y_score...ROC曲线可以用来评估分类器的输出质量。 ROC曲线Y轴为真阳性率，X轴为假阳性率。这意味着曲线的左上角是“理想”点——假阳性率为0，真阳性率为1。...上述的理想情况实际中很难存在，但它确实表示面积下曲线(AUC)越大通常分类效率越好。 ROC曲线的“陡度”也很重要，坡度越大，则越有降低假阳性率，升高真阳性率的趋势。

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模型评价指标—ROC曲线

它是以假阳性率FPR(False Positive Rate)为横轴，真阳性率TPR(True Positive Rate)为纵轴，调整不同阈值绘制的一条曲线。...真阳性率TPR：实际是1的样本中，被模型预测为1的样本占比。...即在该例中表示，实际涉赌涉诈客户被模型预测出来的客户数占比，计算公式如下： TPR=TP/(TP+FN) 假阳性率FPR：实际是0的样本中，被模型预测为1的样本占比。...roc_curve函数用于计算FPR和TPR，auc函数用于计算曲线下面积。...返回值详解： fpr：假阳性率序列，是与thread数量一致的一维向量。 tpr：真阳性率序列，是与thread数量一致的一维向量。

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RNAseq原理

判定差异分析结果可靠性的指标主要包括假阳性，真阳性以及假阳性率和真阳性率几个指标。...假阳性率（FPR）：真实非差异表达中基因中，被错误判定为差异表达基因的比率，FPR 越低越好。...真阳性率（TPR）：真是差异表达的基因中，被正确判定为差异表达基因的比率，TPR 越高越好。...零假设检验一、生物学重复的影响文章中介绍，在单样本测序量保持不变的情况下，随着生物学重复数（n）的提高，差异表达分析的假阳性率（FPR）逐渐趋于稳定，真阳性率（TPR）不断提高。...二、测序数据量的影响在 RNAseq 实验中，在一定的生物学重复数（n）的情况下，随着单样本测序量（Depth）的提高，假阳性率（FDR）和真阳性率（TPR）都只是有限的提高。

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Precision, Recall, F-score, ROC, AUC

则： P = 15 / 20 = 75% R = 15 / 30 = 50% F = 2 * 75% * 50% / (75% + 50%) = 60% 四、真阳性率/真阴性率/假阴性率/假阳性率真阳性率.../ (FP + TN) 阳性似然比 = 真阳性率 / 假阳性率 = 灵敏度 / (1 - 特异度) 阴性似然比 = 假阴性率 / 真阴性率 = (1 - 灵敏度) / 特异度 Youden（约登）指数...= 灵敏度 + 特异度 - 1 = 真阳性率 - 假阳性率五、ROC （一）定义 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线全称是“受试者工作特征”，通常用来衡量一个二分类学习器的好坏...（二）如何画ROC曲线对于一个特定的分类器和测试数据集，显然只能得到一个分类结果，即一组FPR和TPR结果，而要得到一个曲线，我们实际上需要一系列FPR和TPR的值，这又是如何得到的呢？...每次选取一个不同的threshold，我们就可以得到一组FPR和TPR，即ROC曲线上的一点。

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通过三个直观步骤理解ROC曲线

步骤2:计算真阳性率和假阳性率到目前为止，我们已经对所有的预测进行了分类，我们知道这些分类是否正确。...有了这些，我们将计算下面两个指标: 真阳性率(TPR):从过去所有“偿还”的人，我们正确分类的百分比是多少假阳性率(FPR):从所有过去“没有偿还”的人，我们有多少百分比的错误分类我们可以在图3中看到这些计算的公式...此时，我们正确分类90%的阳性，那些“回报”(TPR)40%的负面评价，那些“没有偿还”的人(FPR) 我们可以看到，TPR和FPR的结果随着阈值的增大而降低。...当我们提高阈值时，我们会更好地对消极因素进行分类，但这是以错误地对更多积极因素进行分类为代价的步骤3:绘制每个截止点的TPR和FPR 为了绘制ROC曲线，我们需要计算多个不同阈值的TPR和FPR(这一步包含在所有相关库中...下面的图5中，我们可以看到ROC曲线上的每个点是如何代表某一分类在给定截断点处的FPR和TRP。注意，1处的阈值是如何引出第一个点(0,0)而0处的阈值是如何引出最后一个点(1,1)的。 ?

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ROC曲线纯手工绘制

今天我们纯手工计算真阳性率/假阳性率，并使用ggplot2手动画一个ROC曲线。...outcome 猜他不是肿瘤猜他是肿瘤 ## 非肿瘤 15 5 ## 肿瘤 1 9 根据这个四格表我们就能算出目前的真阳性率和假阳性率...：真阳性率：猜他是肿瘤猜对的人数 / 所有肿瘤人数假阳性率：猜他是肿瘤猜错的人数 / 所有非肿瘤人数真阳性率 = 9 / (1+9) = 0.9 假阳性率 = 5 / (15+5) = 0.25...一个阈值就能算出1个真阳性率和假阳性率，多找几个阈值就能算出多个率，把这些率画在坐标轴里，再连成线，就是ROC曲线了。...我们可以编写一个函数，帮我们计算真阳性率和假阳性率，这段函数参考了知乎张敬信[1]老师的文章。

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算法金 | 一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标

它通过显示真阳性率（True Positive Rate，简称 TPR）与假阳性率（False Positive Rate，简称 FPR）之间的权衡来帮助我们理解模型的分类能力。...计算 TPR 和 FPR：对于每个阈值，计算相应的 TPR 和 FPR。绘制曲线：以 FPR 为横轴，TPR 为纵轴，绘制 ROC 曲线。...10个阈值的对应值 print(f"阈值: {thresholds[i]:.2f} -> 假阳性率 (FPR): {fpr[i]:.2f}, 真阳性率 (TPR): {tpr[i]:.2f}")绘制曲线...'--', label='随机猜测')plt.xlabel("假阳性率 (FPR)")plt.ylabel("真阳性率 (TPR)")plt.title("ROC 曲线")plt.legend(loc=...下面对文章的核心内容进行简要回顾：核心要点回顾基础概念：ROC 曲线是用来评价二分类模型性能的工具，通过显示真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间的权衡来帮助我们理解模型的分类能力。

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机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

真阳性率(True Positive Rate，TPR)，灵敏度(Sensitivity)，召回率(Recall)： ?...假阳性率(False Positice Rate，FPR)，误诊率( = 1 - 特异度)： ?...阳性似然比 = 真阳性率 / 假阳性率 = 灵敏度 / (1 - 特异度) 阴性似然比 = 假阴性率 / 真阴性率 = (1 - 灵敏度) / 特异度 Youden指数 = 灵敏度 + 特异度 - 1...= 真阳性率 - 假阳性率二、ROC曲线 ROC曲线：接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve），是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc...对应的就可以算出一组(FPR,TPR)，在平面中得到对应坐标点。随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。

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受试者工作特性曲线 (ROC) 的原理及绘制方式

这里出现了一个很关键的事情，那就是：真性和假性是之于预测结果来说的，但真率和假率是之于真实样本量来说的!!! 因此真阳性样本量 + 假阳性样本量等于预测样本量，但真阳性率 + 假阳性率不等于 1。...同理，因为真率和假率是之于真实样本量的，所以真阳性率 + 假阴性率 = 1, 假阳性率 + 真阴性率 = 1。...真阳性 + 假阴性 = 全部的阳性样本 = 10;真阳性率 + 假阴性率 = 0% + 100% = 100%;真阴性 + 假阳性 = 全部的阴性样本 = 10;真阴性率 + 假阳性率 = 100% +...：精准率 =TP/(TP+FP)召回率（查全率）- Recall召回率/查全率/真阳性率/敏感度Sensitivity/Recall/Hit Rate/True Positive Rate(TPR)只计算真阳性样本中的正确率...6由于 ROC 的横纵坐标分别表示 FPR 和 TPR，二者的分母完全隔开，从而使得 AUC of ROC 不受正负样本比例的影响（如上图所示）。

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一文读懂二元分类模型评估指标

真阴性和假阴性也可以按照上面的方式来简单理解。 ? 很明显，这里的 TP=5，FP=2，FN=4，TN=4。...TPR TPR 是 True Positive Rate 的缩写，翻译成中文一般叫真阳性率，有的地方会叫 sensitivity（敏感性），说的都是一个意思，它的计算方式与 recall 一样，指的是模型预测为真...FPR FPR 是 False Positive Rate 的缩写，翻译成中文一般叫假阳性率，它指的是模型预测为真，实际为假的样本数量占实际所有为假的样本的数量的比例。 ?...ROC曲线的纵坐标为 TPR（Talse Positive Rate，真阳性率），横坐标为 FPR（False Positive Rate，假阳性率）。 ? 如何得到 ROC 曲线呢？...现实中，我们画出的 ROC 曲线多数都是不光滑的。来看下 ROC 曲线中的几个特殊点和特殊的线。

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机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率

真阳性率(True Positive Rate，TPR)，灵敏度(Sensitivity)，召回率(Recall)： ?...假阳性率(False Positice Rate，FPR)，误诊率( = 1 - 特异度)： ?...阳性似然比 = 真阳性率 / 假阳性率 = 灵敏度 / (1 - 特异度)（https://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood_ratios_in_diagnostic_testing...#negative_likelihood_ratio） Youden指数 = 灵敏度 + 特异度 - 1 = 真阳性率 - 假阳性率（https://baike.baidu.com/item/%E7%BA...对应的就可以算出一组(FPR,TPR)，在平面中得到对应坐标点。随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。

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精度是远远不够的：如何最好地评估一个分类器？

我的诀窍如下：第二个字表示模型的预测结果第一个字表示模型的预测是否正确 ? 假阳性也称为I类错误，假阴性也称为II型错误。混淆矩阵的用途是计算查准率和查全率。...敏感性与特异性（Sensitivity & Specificity）敏感性，也称为真阳性率（TPR），与查全率实际上是相同的。因此，它测量的是被正确预测出来的正类占全部正类的比例。...ROC曲线的x轴为真阳性率（TPR，即敏感性），y轴为假阳性率（FPR，定义为1 - 特异性）。 ? ? 如果阈值设置为0，则模型将所有样本预测为正值。...在这种情况下，TPR为1，然而，FPR也是1，因为没有负类预测。如果阈值设置为1，则TPR和FPR都将变为0。因此，将阈值设置为0或1并不是一个好的选择。...我们的目标是提高真阳性率（TPR），同时保持较低的假阳性率（FPR）。正如我们在ROC曲线上看到的，随着TPR的增加，FPR也增加。所以我们要决定我们能容忍多少误报。

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ROC，AUC，Precision，Recall，F1的介绍与计算

真阴性（TN）：诊断为没有，实际上也没有病。伪阴性（FN）：诊断为没有，实际却有病。其关系如下图所示： ? ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为X轴，真阳性率（TPR）定义为Y轴。...FPR：在所有实际为阴性的样本中，被错误地判断为阳性之比率，FPR=FPFP+TNFPR=\frac {FP} {FP+TN}FPR=FP+TNFP。...理想情况下，我们是希望FPR为0，没有一个假阳性，TPR为1，即全为真阳性，此时所有样本都被正确分类，点位于左上角(0,1)位置处，没有一个分错的数据，这是最完美的情况，实际情况中基本不可能。...在不同的阈值下可以得到不同的TPR和FPR值，即可以得到一系列的点，将它们在图中绘制出来，并依次连接起来就得到了ROC曲线，阈值取值越多，ROC曲线越平滑。...2.3 ROC与P-R对比从公式计算中可以看出，ROC曲线中真阳性率TPR的计算公式与P-R曲线中的召回率Recall计算公式是一样的，即二者是同一个东西在不同环境下的不同叫法。

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ROC曲线详解

ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。...另外一个是假正类率(false positive rate, FPR),计算公式为FPR= FP / (FP + TN)，计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例。...还有一个真负类率（True Negative Rate，TNR），也称为specificity,计算公式为TNR=TN/ (FP+ TN) = 1-FPR。...其中，两列True matches和True non-match分别代表两行Pred matches和Pred non-match分别代表匹配上和预测匹配上的 FPR = FP/(FP + TN) 负样本中的错判率...（假警报率） TPR = TP/(TP + TN) 判对样本中的正样本率（命中率） ACC = (TP + TN) / P+N 判对准确率在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值，

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ROC曲线及AUC值

平面的横坐标是False Positive Rate(FPR)，即假阳性率（ 1 − S p 1-Sp 1−Sp）；纵坐标是True Positive Rate(TPR)，即真阳性率（ S n Sn Sn...对某个分类器而言，我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对。这样，此分类器就可以映射成ROC平面上的一个点。...ROC的定义关于两类分类问题，原始类为Positive、Negative，分类后得到四个指标，分别为：真阳、假阳、假阴、真阴。...ROC空间将假阳性率（ F P R FPR FPR）定义为 X X X轴，真阳性率（ T P R TPR TPR）定义为 Y Y Y轴。...T P R ( S n ) = T P / ( T P + F N ) TPR(Sn)=TP/(TP+FN) TPR(Sn)=TP/(TP+FN) FPR：在所有实际为阴性的样本中，被错误地判断为阳性之比率

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R语言绘制绘制ROC和PR曲线（总结）

本节目标：（1）总结常用的绘制ROC和PR曲线的R包（2）生存预测模型的时间依赖性ROC曲线第一部分：总结常用的绘制ROC曲线的R包：（1）ROCR - 2005 ROCR包已经存在了近14年...，是绘制ROC曲线最常用的工具，这个也是我本人最喜欢用和最常用的R语言包。...ROCR包的performance()函数通过真阳性率tpr和假阳性率fpr和来计算曲线下面积。它的功能几乎几乎涵盖了所有二分类器性能评估所需要的指标。...例如，要生成precision-recall曲线，您需要输入prec和rec。下面的代码使用包附带的合成数据集并绘制默认的ROCR ROC曲线。在本文中，我将使用相同的数据集。...其相对于ROCR最吸引人的两个特点：（1）计算AUC或ROC曲线的置信区间。（2）可以检验多个ROC曲线之间是否有差异计算AUC或ROC曲线的置信区间

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机器学习-AUC-ROC-python

简介： ROC（receiver operating characteristic curve）：简称接收者操作特征曲线，是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，主要用于检测此种方法的准确率有多高...图示：如下图，其中class 0-5代表6种方法，或者6种手段，横轴为假阳性率，纵轴为真阳性率，越靠近左上方代表此种方法越准确。ROC代表曲线，而AUC代表一条曲线与下方以及右侧轴形成的面积。...，并且设定X和y，X指的是各种特征的数据，y指的是分类结果。...fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve...(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve

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PolyPhen:分析人类非同义突变对蛋白质的影响

它基于一个有监督的机器学习模型，计算出氨基酸替换改变蛋白质结构和功能的可能性。提供了两套数据用于建模，分别是HumDiv和HumVar。...HumVar适用于评估孟德尔遗传病相关的突变位点，而HumDiv适用于评估复杂疾病或者表型的突变位点。两种模型最终都会给出三个值，蛋白质结构和功能发生改变的概率值，假阳性率FPR，真阳性率TPR。...在对突变位点分类时，除了概率值以外，还需要关注假阳性率FPR。每种模型对于FPR值定义了不同的阈值。...假阳性率越低，说明评估的结果越可靠。在首页提供了一个在线服务，可以输入蛋白质序列，预测某个位点的氨基酸替换对该蛋白质的影响。 ?...Results 提供了基于HumDiv和HumVar两套训练数据集的结果，在结果中，会给出一个打分，这个score的取值范围为0-1，越接近1，说明氨基酸替换对蛋白质结构和功能造成影响的概率越大，同时还需要结合假阳性率

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ROC曲线

最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。 3.两种或两种以上不同诊断试验对算法性能的比较。...分析 ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率TPR（灵敏度）为纵坐标，假阳性率FPR（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。...定义： TPR = TP/P 即召回率公式 FPR = FP/N 即1-specificity ROC曲线是以FPR为横坐标，以TPR为纵坐标，以概率为阈值来度量模型正确识别正实例的比例与模型错误的把负实例识别成正实例的比例之间的权衡...，TPR的增加必定以FPR的增加为代价，ROC曲线下方的面积是模型准确率的度量所以根据ROC曲线定义可知，绘制ROC要求模型必须能返回监测元组的类预测概率，根据概率对元组排序和定秩，并使正概率较大的在顶部..., tpr_skl, thresholds_skl = roc_curve(y_true, y_score, drop_intermediate=False) 通过测试，返回值中，fps和tps就是混淆矩阵中的

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ROC曲线

每次k子集中的一个子集用于测试集，而其他子集用于训练集。然后计算所有k个试验的平均准确度。...x轴是假阳性率，y轴是真阳性率如果曲线图中的曲线靠近左上角则测试更准确。...Roc曲线得分高低取决于auc，即预测得分曲线下的计算区域我们希望auc越接近于1，这代表预测结果越精确 fig1 = plt.figure(figsize=[,]) ax1 = fig1.add_subplot...= auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=, alpha=0.3, label='ROC fold %d (...= np.mean(tprs, axis=) mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='blue',

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