如果計算假陽性率（FPR），如果假陰性和真陰性的總和爲零？

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我正在進行性能測量並試圖繪製ROC曲線，但要繪製ROC曲線，我需要TPR和FPR。如果計算假陽性率（FPR），如果假陰性和真陰性的總和爲零？

正如我們所知，

假陽性率（FPR）= FP /（FP + TN）

我有TN的價值觀和FP都等於0，那麼怎麼能我計算這種情況下的FPR並放入ROC曲線中？

這是題外話題，而不是主題在stats.stackexchange.com –

首先

假陽性率的（FPR）= FP /（FP + TN）

從而

我有TP的值和FP都等於爲0

不是問題，因爲TP未用於此方程。唯一的問題是FP + TN爲0，但這是不可能的，因爲FP + TN =負（所有樣品都帶有負標籤，不管你如何分類）。因此，如果您的數據集沒有負樣本，那麼唯一的情況是FPR未定義爲，然後以任何方式進行二進制分類都沒有意義。

2016-09-16 18:19:43 lejlot

對不起，我編輯了我的問題TP應該是TN，謝謝 –

這意味着您的數據集不包含任何**負面樣本，因此它不是有效的二進制標記數據集。您要麼不正確地計算TN/FP，要麼數據無效。 – lejlot

可以請清除我在此框架中檢測True Negative的困惑嗎？ @lejlot http://stackoverflow.com/questions/39645367/how-to-classify-true-negative-from-a-video –

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