ROC曲线数据点的计算（接收机操作员特性）

Question

鉴于特定的阈值，我能够生成以下两种格式： -

Set<String> observedDocs;
Set<String> actualDocs;

现在我必须提出真实阳性率和误报率。 TPR易于计算，它是一种非常直观的召回定义，我通过以下方式进行： -

private double recall(final Set<String> observedDocs, final Set<String> actualDocs) {
    Set<String> relevantAndRetrieved = new HashSet<>(observedDocs);
    relevantAndRetrieved.addAll(actualDocs);
    return relevantAndRetrieved.size() / actualLabels.size();
}

我需要一些等效的基于集合操作的方法来计算误报率。我不想计算假阳性，假阴性计数等。

Answer 1

嗯，FPR是负面例子的比例，被分类者标记为正面。但我不知道如何根据你所拥有的变量来表达这一点。你的recall功能如何运作？ observedLabels和actualLabels最多只有2个元素，对吧？你的意思是制作那些List而不是Set ??