diff --git a/ch02_机器学习基础/第二章_机器学习基础.md b/ch02_机器学习基础/第二章_机器学习基础.md index 3e71aef..dd2ec67 100644 --- a/ch02_机器学习基础/第二章_机器学习基础.md +++ b/ch02_机器学习基础/第二章_机器学习基础.md @@ -1288,7 +1288,7 @@ $Cost_{01}$:表示实际为正例但是预测为反例的代价。 $$ E(f;D;cost)=\frac{1}{m}\left( \sum_{x_{i} \in D^{+}}({f(x_i)\neq y_i})\times Cost_{01}+ \sum_{x_{i} \in D^{-}}({f(x_i)\neq y_i})\times Cost_{10}\right) $$ -$D^{+}、D^{-}​$分别代表样例集 的正例子集和反例子集。 +$D^{+}、D^{-}​$分别代表样例集的正例子集和反例子集,x是预测值,y是真实值。 **代价曲线**: 在均等代价时,ROC曲线不能直接反应出模型的期望总体代价,而代价曲线可以。 @@ -1303,7 +1303,7 @@ $$ Cost_{norm}=\frac{FNR*p*Cost_{01}+FNR*(1-p)*Cost_{10}}{p*Cost_{01}+(1-p)*Cost_{10}} $$ -其中FPR为假正例率,FNR=1-TPR为假反利率。 +其中FPR为假阳率,FNR=1-TPR为假阴率。 注:ROC每个点,对应代价平面上一条线。