將測試樣本進行排序,「最可能」是正例的排在最前面,「最不可能」是正例的排在最後面。
分類過程就相當於在這個排序中以某個「截斷點」(見圖中閾值)將樣本分為兩部分,前一部分判作正例,後一部分判作反例。
我們根據學習器的**結果對樣例進行排序,按此順序把逐個樣本作為正例進行**,每次計算出fpr, tpr,分別為橫縱座標作圖,可得「roc曲線」。
p表示「正」的,為**為「好的」,即要從總體中挑出來的。
真正例率 tpr = tp / (tp + fn)
表示,**為正例且真實情況為正例的,佔所有真實情況中正例的比率。
假正例率 fpr = fp / (tn + fp)
表示的,**為正例但真實情況為反例的,佔所有真實情況中反例的比率。
tpr越大,則表示挑出的越有可能(是正確的);fpr越大,則表示越不可能(在挑選過程中,再挑新的出來,即再挑認為是正確的出來,越有可能挑的是錯誤的)。
單例 ,真正的單例
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對typedef的真正理解
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