[深度概念]·评估指标EER(Equal Error Rate)介绍
[深度概念]·评估指标EER(Equal Error Rate)介绍
深度学习文章一般用EER(Equal Error Rate)等错误概率作为衡量分类器的一个客观标准,博文ROC曲线解释了如何计算EER。
下面是对EER计算的简单介绍
EER(平均错误概率)是一种生物识别安全系统算法,用于预先确定其错误接受率及其错误拒绝率的阈值。当速率相等时,公共值称为相等错误率。该值表明错误接受的比例等于错误拒绝的比例。等错误率值越低,生物识别系统的准确度越高。
利用ROC的其他评估标准
- AUC(area under thecurve),也就是ROC曲线的下夹面积,越大说明分类器越好,最大值是1,图中的蓝色条纹区域面积就是蓝色曲线对应的 AUC
- EER(equal error rate),也就是FPR=FNR的值,由于FNR=1-TPR,可以画一条从(0,1)到(1,0)的直线,找到交点,图中的A、B两点。
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