holdout_threshold — EMPROOF evaluate op

• 데이터 종류: signal × signal × signal × signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.holdout_threshold(train_pos, train_neg, test_pos, test_neg, target_fpr: 'float' = 0.05) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import emproof; emproof.holdout_threshold(train_pos, train_neg, test_pos, test_neg, target_fpr: 'float' = 0.05) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsemproof.get("holdout_threshold"))

사용법

임곗값을 훈련 쪽에서 고르고, 평가는 다른 쪽에서 측정한다(score가 높을수록 '의심스러움').

tau = 훈련 음성 예(심지 않은 성분·쌍)의 위양성률이 target_fpr 이하가 되는 최소의 임계값(음성 예 점수의 상위 target_fpr 분위). 반환하는 것은 tau 와, 훈련·평가 각각의 AUC·TPR·FPR, 건수. 평가 쪽의 숫자만을 주장에 쓴다 ―― 임계값을 고른 쪽에서 잰 TPR 은 반드시 낙관한다(evolve 의 holdout 규율을 op 로 잘라낸 것). AUC 는 Mann–Whitney(동점 0.5).

>>> r = holdout_threshold(tr_pos, tr_neg, te_pos, te_neg, target_fpr=0.05)

>>> r["tau"], r["test_auc"], r["test_tpr"], r["test_fpr"]

자세한 사용 가이드

• emproof 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

같은 카테고리(evaluate)

—

*Provenance: emproof.py — EMPROOF 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.