Md.*_*ose -1 machine-learning false-positive roc
我正在进行性能测量并尝试绘制ROC曲线,但要绘制ROC曲线我需要TPR和FPR.
据我们所知,
误报率(FPR)= FP /(FP + TN)
我有TN和FP的值都等于0,那么如何计算这种情况下的FPR并输入ROC曲线？
首先
误报率(FPR)= FP /(FP + TN)
从而
我有TP和FP的值都等于0
不是问题,因为在这个等式中没有使用TP.唯一的问题是FP + TN为0,但这是不可能的,因为FP + TN =负数(所有带负标签的样本,无论你如何分类).因此,FPR未定义的唯一情况是,如果您的数据集没有负样本,那么无论哪种方式都没有二进制分类.
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