Python 代码实现：计算 FPR 和 TPR

本代码示例展示了如何使用 Python 代码计算真阳性率 (TPR) 和假阳性率 (FPR)。代码包含两个函数：calculate_fpr 和 calculate_tpr，分别用于计算 FPR 和 TPR。代码还包含一个示例用例，展示了如何使用这些函数。

def calculate_fpr(truelabels, predictedvalues, num_samples, j):
    # 计算 False Positive Rate (FPR)
    num_negatives = num_samples - sum(truelabels == j)  # 计算负例样本数量
    false_positives = sum((truelabels != j) & (predictedvalues == j))  # 计算预测为正例但实际为负例的样本数量
    fpr = false_positives / num_negatives  # 计算 FPR
    return fpr

def calculate_tpr(truelabels, predictedvalues, num_samples, j):
    # 计算 True Positive Rate (TPR)
    true_positives = sum((truelabels == j) & (predictedvalues == j))  # 计算预测为正例且实际为正例的样本数量
    tpr = true_positives / sum(truelabels == j)  # 计算 TPR
    return tpr

# Sample usage
truelabels = [0, 1, 0, 1, 1, 0]
predictedvalues = [0, 1, 0, 1, 0, 1]
num_samples = len(truelabels)
j = 1

fpr = calculate_fpr(truelabels, predictedvalues, num_samples, j)
tpr = calculate_tpr(truelabels, predictedvalues, num_samples, j)

print('FPR:', fpr)
print('TPR:', tpr)

代码解释：

calculate_fpr 函数：
- num_negatives：计算负例样本数量，即标签不等于 j 的样本数量。
- false_positives：计算预测为正例但实际为负例的样本数量，即标签不等于 j 但预测值为 j 的样本数量。
- fpr：用 false_positives 除以 num_negatives 计算 FPR。
calculate_tpr 函数：
- true_positives：计算预测为正例且实际为正例的样本数量，即标签等于 j 且预测值为 j 的样本数量。
- tpr：用 true_positives 除以标签等于 j 的样本数量计算 TPR。
示例用例：
- truelabels：真实标签列表。
- predictedvalues：预测值列表。
- num_samples：样本数量。
- j：正例标签值。
- 代码计算了 FPR 和 TPR，并打印输出结果。

代码的使用：

你可以将这段代码复制到你的 Python 环境中，并修改 truelabels、predictedvalues、num_samples 和 j 的值来测试不同的场景。

注意：

该代码假设 truelabels 和 predictedvalues 的长度相同，并且 j 是一个有效的标签值。
calculate_fpr 和 calculate_tpr 函数可以用于二分类问题。
这段代码仅提供了一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

希望这段代码示例能帮助你更好地理解如何计算 FPR 和 TPR。