holdout_threshold — EMPROOF `evaluate` op

• 数据种类:signal × signal × signal × signal → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.holdout_threshold(train_pos, train_neg, test_pos, test_neg, target_fpr: 'float' = 0.05) -> 'dict'(要直接调用实现,import emproof; emproof.holdout_threshold(train_pos, train_neg, test_pos, test_neg, target_fpr: 'float' = 0.05) -> 'dict';从台账取用则 opsemproof.get("holdout_threshold"))

用法

在训练侧选定阈值，在另一侧测量评估(score 越高越“可疑”)。

tau = 使训练负例(未植入的分量、对)的假阳性率不超过 target_fpr 的最小阈值(负例分数的上 target_fpr 分位)。返回 tau 以及训练、评估各自的 AUC、TPR、FPR 和件数。只用评估侧的数字作为主张 —— 在选阈值的一侧测得的 TPR 必然偏乐观(把 evolve 的 holdout 规矩单独做成 op)。AUC 为 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"]

详细使用指南

• emproof 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

同类别(`evaluate`)

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*Provenance: emproof.py — EMPROOF 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

holdout_threshold — EMPROOF evaluate op

用法