РПЦ
Кривая рабочих характеристик приемника, или кривая ROC, представляет собой графический график, который иллюстрирует диагностические возможности системы двоичного классификатора при изменении ее порога различения. От 1]
Чтобы нарисовать кривую ROC, необходимы только доля истинных положительных результатов (TPR) и доля ложных положительных результатов (FPR) (как функции некоторого параметра классификатора). TPR определяет количество правильных положительных результатов среди всех положительных образцов, доступных во время теста. FPR, с другой стороны, определяет количество неправильных положительных результатов среди всех отрицательных образцов, доступных во время теста.
ЭОР
Как только вы поймете кривые ROC, равная частота ошибок потеряет свою загадочность. Это всего лишь один из способов попытаться оптимизировать компромисс между ложными положительными и ложными отрицательными результатами[2].
Ссылка
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic
[2] https://www.quora.com/How-can-I-understand-the-EER-Equal-Error-Rate-and-why-we-use-it
[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity
