evaluate op• Data kinds: signal × signal × signal × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.holdout_threshold(train_pos, train_neg, test_pos, test_neg, target_fpr: 'float' = 0.05) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import emproof; emproof.holdout_threshold(train_pos, train_neg, test_pos, test_neg, target_fpr: 'float' = 0.05) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsemproof.get("holdout_threshold"))
threshold को training पक्ष पर चुनता है, और मूल्यांकन दूसरे पक्ष पर मापता है (score जितना अधिक, उतना "संदिग्ध")।
tau = वह सबसे छोटा threshold जिस पर training negatives (जो components और जोड़े डाले नहीं गए) का false positive rate target_fpr या उससे कम हो (negative scores का ऊपरी target_fpr quantile)। लौटाए जाते हैं tau और training तथा evaluation दोनों के अलग-अलग AUC, TPR, FPR और गिनती। दावों के लिए केवल evaluation तरफ़ के numbers इस्तेमाल होते हैं -- जिस तरफ़ threshold चुना गया उसी पर मापा गया TPR हमेशा आशावादी होता है (evolve के holdout अनुशासन को op के रूप में अलग किया गया)। AUC Mann–Whitney है (बराबरी 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"]
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py
table को input के रूप में लेते हैं)seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure
evaluate)—
*Provenance: emproof.py — EMPROOF operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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