1樓：micos
以聲紋識別系統為例簡單說明一下，其它演算法類似。
在做演算法系統測試的時候，一般會輸出ROC曲線，用於描述FAR與FRR之間相互變化關係的曲線，X軸為FAR的值,Y軸為FRR的值。從左到右，當閾值增長期間，每乙個時刻都有一對FAR和FRR的值，將這些值在圖上描點連成一條曲線，就是ROC曲線。如下圖所示：
等錯誤率(Equal Error Rate，EER)：調整閾值，使得誤拒絕率(False Rejection Rate，FRR)等於誤接受率 (False Acceptance Rate，FAR)，此時的FAR與FRR的值稱為等錯誤率。
如下圖所示，即在ROC曲線上與45度角直線相交的點，即FAR=FRR時，即得到EER值。我們可以通過調整演算法的閾值來使用演算法在高安全性和高方便性間進行調整，具體看不同的應用場景。例如在金融場景下，對安全性要求高，則應使得FAR錯誤接受率盡可能低，同時帶的是FRR錯誤拒絕率的上公升，會犧牲使用者體驗。
2樓：Leon晉
在一批本該全部正確(TRUE)的列表中出現幾個沒識別出正確的語音，這個就是錯誤拒識FR(False Rejection)，是Miss的；在一批本該全部錯誤(Flase)的列表中出現了幾個沒識別出錯誤的語音，就是錯誤的語音被認為對了，FA(False Acceptance)，是Flase Alarm的。然後各自佔的比例：FR = Miss / Total_TRUE；FA= False Alarm/ Total_False，這個分別對應DET曲線圖的縱軸和橫軸的截距。
可以看下圖：
至於等錯誤率，是可以從DET中快速讀出：
這個圖里的RBF核的EER等於7.3%，linear和sigmoid是9.1%左右，poly是13.
3%，當我們在圖上找出(7.3,7.3); (9.
1,9.1), (13.3,13.
3)時，而這些數值其實正好是在各自的曲線上，同時都位於「y=x」的直線上。所以往DET上畫y=x直線，與DET曲線相交的點，就是從DET快速讀出EER的方法。
而當FA=0，本錯的都識別出，部分本對的也拒絕掉，就是FR的截距；當FR=0，本對的都識別出，部分本錯的也接收了，就是FA的截距。
而曲線的點是根據閾值畫出：
當閾值變小時，FR會隨之變小，而FA隨之增大，可以參考DET曲線圖下降趨勢；當到某一點，會存在FR=FA，這時的閾值就是等錯誤率閾值，有EER=FR=FA。同時，拒絕掉的正確樣本佔總正確列表個數=接受了的錯誤樣本佔總錯誤列表個數（把閾值看作為一條界線劃開）
3樓：jinming
找到乙個是錯誤接受率（nontarget_is_target / (target_is_target + nontarget_is_target)） 和錯誤拒絕率（target_is_nontarget / (target_is_nontarget + nontarget_is_nontarget)）的乙個相交的點。
定義：false reject and false accept. Clearly, the false reject rate and the false accept rate depend on the threshold.
When the two rates are equal, the common value is called equal error rate (EER).
可以參考EER(等概率錯誤) - zjm750617105的專欄 - 部落格頻道 - CSDN.NET ， 以及 畫EER曲線，聲紋確認 - zjm750617105的專欄 - 部落格頻道 - CSDN.NET
4樓：張大帥
一句話概括：準確率和召回率的折衷。
比較土的描述就是，不準確和不召回的情況差不多一樣多，不偏向於一方，比如為了準確犧牲召回。
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