false positive rate中文翻譯,false positive rate是什么意思,false positive rate發(fā)音、用法及例句
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- 1、false positive rate
- 2、什么是ROC指標(biāo)?
1、false positive rate
false positive rate發(fā)音
英: 美:
false positive rate中文意思翻譯
[醫(yī)]假陽性率
假正例率
false positive rate雙語使用場(chǎng)景
1、Low false positive rate: Issues are proven, because the tests are performed on a running application.───低級(jí)假陽性率:由于這些測(cè)試是在一個(gè)運(yùn)行的應(yīng)用程序中執(zhí)行的,因此問題也被證明。
2、It is an important research topic to improve detection rate and reduce false positive rate of the detection model in the field of intrusion detection.───在入侵檢測(cè)研究領(lǐng)域中,提高檢測(cè)模型的檢測(cè)率并降低誤報(bào)率是一個(gè)重要的研究課題。
3、But this approach is crippled by a very high false positive rate - many partial matches turn up people unrelated to the actual perpetrator.───但這種方法缺陷是有極高的假配對(duì)概率:許多部分配對(duì)的結(jié)果是,配對(duì)人與實(shí)際的違法人員沒有關(guān)系。
4、Scoring positive rate and the false positive rate is a key component in IDS evaluation.───評(píng)分方法是判定IDS的 檢測(cè)率和誤報(bào)率的重要環(huán)節(jié),評(píng)分方法的準(zhǔn)確性直接影響評(píng)估結(jié)果的有效性.
false positive rate相似詞語短語
1、false miterworts───心葉黃水枝
2、absentee rate───缺勤率
3、base lending rate───利率
4、false positions───試位法
5、false miterwort───心葉黃水枝
6、false positive───假陽性
7、false positives───誤報(bào);假陽性;主動(dòng)錯(cuò)誤信息
8、false position───試位法
9、competitive race───競(jìng)爭(zhēng)性比賽
2、什么是ROC指標(biāo)?
ROC指標(biāo)的全稱是Receiver Operating Characteristic,即受試者工作特性曲線。它是根據(jù)一系列不同二分類器閾值下的樣本真陽性率(True Positive Rate,簡(jiǎn)稱TPR)和假陽性率(False Positive Rate,簡(jiǎn)稱FPR)繪制出的曲線,用來衡量模型預(yù)測(cè)能力的強(qiáng)弱。
ROC指標(biāo)通常用于評(píng)估分類模型的性能,例如在二元分類問題中,模型需要對(duì)正負(fù)樣本進(jìn)行區(qū)分。通過調(diào)整分類閾值,模型可以獲得不同的TPR和FPR,從而繪制出ROC曲線。ROC曲線的橫坐標(biāo)是FPR,縱坐標(biāo)是TPR。理想情況下,一個(gè)好的分類模型應(yīng)該盡可能提高TPR并降低FPR。
在ROC曲線中,最接近左上角的點(diǎn)對(duì)應(yīng)的閾值被稱為最佳閾值,這個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)(FPR,TPR)被稱為最佳點(diǎn)。最佳點(diǎn)的TPR和FPR之和最小,表示在正確識(shí)別正樣本的同時(shí),盡量減少誤判為正樣本的負(fù)樣本。
除了最佳閾值外,ROC曲線還可以給出其他重要的性能指標(biāo),例如曲線下面積(Area Under Curve,簡(jiǎn)稱AUC)。AUC表示ROC曲線與橫軸之間的面積,用于衡量模型整體的分類性能。AUC越接近1,表示模型的分類性能越好。
總之,ROC指標(biāo)是評(píng)估分類模型性能的重要工具之一,通過繪制ROC曲線和計(jì)算AUC等指標(biāo),我們可以了解模型在不同閾值下的表現(xiàn),從而對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行全面評(píng)估。
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