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machine-learning - 构建 ROC 曲线涉及哪些变量?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:01:05 25 4
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假设我有一个分类器,并且我实现了 10% 的 FAR 和 15% 的 FRR。我需要用这些做什么来构建 ROC 曲线?

我无法看出它们实际代表什么以及它们的使用情况。我似乎没有一个重要的变量可以使 FAR 和 FRR 朝一个方向或另一个方向移动。我还能使用 ROC 吗?

最佳答案

简短的回答是:不,你不能。

ROC 曲线是一条参数曲线,您需要一个可以移动的标量值,以便更改分类器的决策。它的用途是:

  • 检查此参数的稳健性
  • 微调特定应用的最终概率估计

关于machine-learning - 构建 ROC 曲线涉及哪些变量?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36980758/

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