Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] TPR và FPR tại một ngưỡng

    Cho nnn mẫu, mỗi mẫu có điểm dự đoán (score) và nhãn thật (0/1). Tại ngưỡng thr, dự đoán dương nếu score≥thrscore \ge thrscore≥thr. Tính:

    TPR=TPP,FPR=FPNTPR=\frac{TP}{P},\qquad FPR=\frac{FP}{N}TPR=PTP​,FPR=NFP​

    trong đó PPP là số mẫu dương thật, NNN số mẫu âm thật, TPTPTP số dương được đoán đúng, FPFPFP số âm bị đoán nhầm thành dương. Nếu P=0P=0P=0 thì TPR=0TPR=0TPR=0; nếu N=0N=0N=0 thì FPR=0FPR=0FPR=0. In TPRTPRTPR và FPRFPRFPR.

    • Định dạng đầu vào:

      Dòng đầu: nnn và ngưỡng thr. nnn dòng tiếp theo: score và nhãn.

    • Ràng buộc đầu vào:

      1≤n≤10001 \le n \le 10001≤n≤1000; 0≤score≤10 \le score \le 10≤score≤1; nhãn ∈{0,1}\in \{0,1\}∈{0,1}.

    • Định dạng đầu ra:

      Một dòng: TPRTPRTPR FPRFPRFPR (2 chữ số thập phân).

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    4 0.5
    0.9 1
    0.6 0
    0.4 1
    0.2 0

    Đầu ra:

    0.50 0.50

    Giải thích:

    thr=0.5: pred dương cho score 0.9,0.6. P=2(nhãn1),N=2. TP=1(0.9),FP=1(0.6). TPR=1/2=0.50, FPR=1/2=0.50

    Đang tải editor...