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交叉误判率怎么算，求高手给解答
答精选答案
交叉误判率（False Positive Rate，简称FPR）是在二元分类问题中的一个度量指标，它表示被错误地判定为正例的负例样本的比例。
计算交叉误判率的公式如下： FPR = FP / (FP + TN)其中，FP代表被错误地判定为正例（实际为负例）的样本数量，TN代表被正确地判定为负例的样本数量。换句话说，交叉误判率是负例样本中被错误地判定为正例的比例。该指标用于衡量分类器在判定负例时出现错误的程度。值越低，表示分类器在负例判定上的准确性越高。需要注意的是，交叉误判率只适用于二元分类问题，其中正例和负例是两个相互排斥的类别。如果涉及到多类别分类问题，可以采用其他评估指标如混淆矩阵、准确率、召回率等来综合评估分类器的性能。
答其他回答（1条）
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顺利努力
2026-09-30 08:22:08
误判率=判断错误数÷应判断数
漏判率=漏判数÷判断总数
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评论列表（4条）
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本文概览：交叉误判率（False Positive Rate，简称FPR）是在二元分类问题中的一个度量指标，它表示被错误地判定为正例的负例样本的比例。计算交叉误判率的公式如下： FPR = FP / (FP + TN)其中，FP代表被错误地判定为正例（实际为负例）的样本数量，TN代表被正确地判定为负例的样本数量。换句话说，交叉误判率是负例样本中被错误地判定为正例的比例。该指标用于衡量分类器在判定负例时出现错误的程度。值越低，表示分类器在负例判定上的准确性越高。需要注意的是，交叉误判率只适用于二元分类问题，其中正例和