如何使用一类 SVM Python 计算错误接受率和错误拒绝率

问题描述

如何使用一类 SVM 计算错误接受率和错误拒绝率？我有一个包含大约 70000 个样本的用户数据。我正在尝试在这里应用一类 SVM。获得的-1 值的数量是 12765，其余的显示为 1。从这些获得的值中，我如何计算错误接受率？

解决方法

您可以在 Confusion matrix 的帮助下计算它。

FAR = FPR = FP/(FP + TN)

FRR = FNR = FN/(FN + TP)

where FP: False positive
      FN: False Negative
      TN: True Negative
      TP: True Positive

你也可以找到原答案here