理解ROC曲線,TPR與FPR
在垃圾郵件判別模型中,郵件被判別為垃圾郵件為positive,被判別為非垃圾郵件為negative,那麼 TPR = TP/(TP+FN)的含義是:垃圾郵件被正常判別為垃圾郵件的比例 FPR = FP/(FP+TN)的含義是:非垃圾郵件被判別為垃圾郵件的比例
當分類閾值提高時,FN增加,即垃圾郵件被歸為非垃圾郵件的情況增加,TPR會減小; FPR也會減小。 粗略來看,當分類閾值提高時,正例會減少,負例會增加,所以TPR與FPR均會減小。
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