Python 代码实现 FPR 和 TPR 计算函数

以下是 calculate_fpr 和 calculate_tpr 函数的代码示例：

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

这些函数的参数说明如下：

• truelabels：一个包含真实标签的数组或列表。
• predictedvalues：一个包含预测值的数组或列表。
• num_samples：样本总数。
• j：要计算TPR和FPR的类别。

这些函数的返回值为TPR和FPR的值。请注意，这些代码是基于Python编写的，可能需要根据实际情况进行调整。