Расчет ложной скорости приема и ложного отклонения с использованием матрицы путаницы n * n

Question

FAR и FRR используются для выражения результатов биометрических устройств. Ниже представлена ​​матрица путаницы, созданная биометрическими данными, произведенными в weka. Я не мог найти никаких ресурсов, объясняющих процедуру вычисления FAR и FRR с использованием матрицы путаницы n * n. Любая помощь, объясняющая процедуру, будет очень полезной. Заранее спасибо!

Weka также дает эти значения: TP Rate, FP Rate, Precision, Recall, F-Measure и ROC Area. Пожалуйста, предложите, чтобы с помощью этих значений можно было вычислить требуемые значения.

=== Путаница Матрица ===

a b c d e f g h i j k l m n o <-- classified as 
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 | a = user1 
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 | b = user2 
0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | c = user3 
0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | d = user4 
0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | e = user5 
0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | f = user6 
0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | g = user7 
0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 | h = user9 
1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 | i = user10 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 | j = user11 
0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 | k = user14 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 | l = user15 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 | m = user16 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 | n = user17 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 | o = user19 

Answer 1

Принятая здесь ответ пользователя «хл» имеет ссылку на биометрии литературы: https://stats.stackexchange.com/questions/3489/calculating-false-acceptance-rate-for-a-gaussian-distribution-of-scores.

Он говорит,

[кривая РПЦ] представляет собой график (ТАР = 1-FRR, ложная ставка) отказ от ложных приема (РВС).

Однако, как правило, кривая ROC является графиком TP Rate в зависимости от False Positive Rate (FP Rate).
Кажется, вы можете использовать ставку TP и ставку FP.