如何在 python 中绘制 EER（等错误率）？答案

【问题标题】：How to plot EER (Equal Error Rate) in python?如何在 python 中绘制 EER（等错误率）？
【发布时间】：2017-09-25 15:56:55
【问题描述】：

我想绘制 21 类分类的性能。所以我想到了绘制 EER（相等错误率）。

我已经计算了混淆矩阵，并且能够估计每个类的 FPR 和 FNR。并绘制了两个数组。但是我的情节看起来很奇怪。

这是绘制 FPR 与 FNR 以获得 EER 的正确方法吗？

我的代码：

cm = confusion_matrix(y_oos, y_oos_pred)
cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] 

FP = cm.sum(axis=0) - np.diag(cm)  
FN = cm.sum(axis=1) - np.diag(cm)  
TP = np.diag(cm) 
TN = (len(y_oos) - (FP + FN + TP))

# False positive rate
FPR = FP/(FP+TN)

# False negative rate
FNR = FN/(TP+FN)


plt.plot(np.sort(FPR)) # Sorted in ascending order
plt.plot(np.sort(FNR)[::-1]) # Sorted in descending order


FPR array is ascending order:
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.0125 0.0125 0.0125 0.0125 0.025  0.0375]


FNR array in descending order:
[ 0.75 0.5 0.25 0.25 0.25 0.25 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.    0. 0. 0.]

谢谢

【问题讨论】：

标签： python python-3.x visualization biometrics confusion-matrix

【解决方案1】：

This post 在第一个答案中很好地解释了如何绘制 EER。

等错误率是FNR和FPR曲线相交的第一个点的错误。在您的数据中，它们在第七点相交，两者都等于 0。这就是 EER。错误为零听起来很奇怪，但这是来自您使用的数据，也许您的数据允许 FNR 和 FPR 为零。

【讨论】：

我不知道我是否从混淆矩阵中正确计算了 FPR 和 FNR。也许这就是它们相交于 0 的原因。有什么想法吗？
你的confusion_matrix函数在做什么？
根据混淆矩阵，我计算了 FP（假阳性）、FN（假阴性）、TP（真阳性）和 TN（真阴性）。并使用这些值计算了 FPR 和 FNR；用于制作情节。
您的 FP/FN/TN/TP 计算看起来不错，FPR/FNR 率看起来也不错。查看此link 了解更多信息。