holdout_threshold — EMPROOF `evaluate` op

• 資料種類:signal × signal × signal × signal → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.holdout_threshold(train_pos, train_neg, test_pos, test_neg, target_fpr: 'float' = 0.05) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import emproof; emproof.holdout_threshold(train_pos, train_neg, test_pos, test_neg, target_fpr: 'float' = 0.05) -> 'dict';從台帳取用則 opsemproof.get("holdout_threshold"))

用法

在訓練側選定閾值，在另一側量測評估(score 越高越「可疑」)。

tau = 使訓練負例(未植入的元件、對)的偽陽性率不超過 target_fpr 的最小閾值(負例分數的上 target_fpr 分位)。回傳 tau 以及訓練、評估各自的 AUC、TPR、FPR 與件數。只用評估側的數字作為主張 —— 在選閾值的一側測得的 TPR 必然偏樂觀(把 evolve 的 holdout 規矩單獨做成 op)。AUC 為 Mann–Whitney(同分 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"]

詳細使用指南

• emproof 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

同類別(`evaluate`)

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*Provenance: emproof.py — EMPROOF 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

holdout_threshold — EMPROOF evaluate op

用法