如果计算假阳性率（FPR），如果假阴性和真阴性的总和为零？

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我正在进行性能测量并试图绘制ROC曲线，但要绘制ROC曲线，我需要TPR和FPR。如果计算假阳性率（FPR），如果假阴性和真阴性的总和为零？

正如我们所知，

假阳性率（FPR）= FP /（FP + TN）

我有TN的价值观和FP都等于0，那么怎么能我计算这种情况下的FPR并放入ROC曲线中？

这是题外话题，而不是主题在stats.stackexchange.com –

首先

假阳性率的（FPR）= FP /（FP + TN）

从而

我有TP的值和FP都等于为0

不是问题，因为TP未用于此方程。唯一的问题是FP + TN为0，但这是不可能的，因为FP + TN =负（所有样品都带有负标签，不管你如何分类）。因此，如果您的数据集没有负样本，那么唯一的情况是FPR未定义为，然后以任何方式进行二进制分类都没有意义。

2016-09-16 18:19:43 lejlot

对不起，我编辑了我的问题TP应该是TN，谢谢 –

这意味着您的数据集不包含任何**负面样本，因此它不是有效的二进制标记数据集。您要么不正确地计算TN/FP，要么数据无效。 – lejlot

可以请清除我在此框架中检测True Negative的困惑吗？ @lejlot http://stackoverflow.com/questions/39645367/how-to-classify-true-negative-from-a-video –

回答