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DeepLearning-500-questions
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2.16.13 如何计算TPR，FPR？ 内容修订 

2.16.13 如何计算TPR，FPR？ 内容修订
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ch02_机器学习基础/第二章_机器学习基础.md
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@ -1183,10 +1183,10 @@ y_true = [0, 0, 1, 1]；scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]；
scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]；y_true = [0, 0, 1, 1]；y_pred = [1, 1, 1, 1]；
正例与反例信息如下：
| ------------- | ---- | ---- |
| | 正例 | 反例 |
| 正例 | TP=2 | FN=0 |
| 反例 | FP=2 | TN=0 |
| ------------- | ---- | ---- |
| **正例** | TP=2 | FN=0 |
| **反例** | FP=2 | TN=0 |
由此可得：
TPR = TP/(TP+FN) = 1； FPR = FP/(TN+FP) = 1；
@ -1195,10 +1195,10 @@ TPR = TP/(TP+FN) = 1； FPR = FP/(TN+FP) = 1；
scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]；y_true = [0, 0, 1, 1]；y_pred = [0, 1, 1, 1];
正例与反例信息如下：
| ------------- | ---- | ---- |
| | 正例 | 反例 |
| 正例 | TP=2 | FN=0 |
| 反例 | FP=1 | TN=1 |
| ------------- | ---- | ---- |
| **正例** | TP=2 | FN=0 |
| **反例** | FP=1 | TN=1 |
由此可得：
TPR = TP/(TP+FN) = 1； FPR = FP/(TN+FP) = 0.5；
@ -1207,10 +1207,10 @@ TPR = TP/(TP+FN) = 1； FPR = FP/(TN+FP) = 0.5；
scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]；y_true = [0, 0, 1, 1]；y_pred = [0, 1, 0, 1]；
正例与反例信息如下：
| ------------- | ---- | ---- |
| | 正例 | 反例 |
| 正例 | TP=1 | FN=1 |
| 反例 | FP=1 | TN=1 |
| ------------- | ---- | ---- |
| **正例** | TP=1 | FN=1 |
| **反例** | FP=1 | TN=1 |
由此可得：
TPR = TP/(TP+FN) = 0.5； FPR = FP/(TN+FP) = 0.5；
@ -1220,10 +1220,10 @@ scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]；y_true = [0, 0, 1, 1]；y_pred = [0, 0, 0, 1]
正例与反例信息如下：
| ------------- | ---- | ---- |
| | 正例 | 反例 |
| 正例 | TP=1 | FN=1 |
| 反例 | FP=0 | TN=2 |
| ------------- | ---- | ---- |
| **正例** | TP=1 | FN=1 |
| **反例** | FP=0 | TN=2 |
由此可得：
TPR = TP/(TP+FN) = 0.5； FPR = FP/(TN+FP) = 0；