【机器学习】FPR（False Positive Rate，误报率）是什么？

FPR（False Positive Rate，误报率）

一句话定义（先有直觉）

FPR = 在所有"本来是正常(benign)"的流量里，被你错报成"攻击"的比例。

英文：FPR = FP / (FP + TN)

FP（假阳）：正常 → 被判成攻击
TN（真阴）：正常 → 被判成正常

它衡量"误报"的强度。FPR越高，运维就越容易被假警报淹没（alert fatigue）。

和其它指标怎么区分？

Precision（精准率） ：从"被判成攻击的那些"里看，有多少是真攻击。
FPR（误报率） ：从"所有正常样本"里看，有多少被错报为攻击。
Specificity（特异度） ：识别"正常"的能力 = 1 − FPR。

你的二分类案例（Normal vs Attack）

假设测试集中"正常 "有 1,000 条：

模型把其中 20 条误报成攻击（FP=20）
有 980 条判对（TN=980）
则

FPR=FPFP+TN=2020+980=0.02=2% \text{FPR}=\frac{FP}{FP+TN}=\frac{20}{20+980}=\mathbf{0.02}=2\% FPR=FP+TNFP=20+98020=0.02=2%

解读：每 100 条正常流量里，会有 2 条被错报为攻击。
运维换算 ：如果网关每天有 50,000 条正常记录，FPR=2% ⇒ 1,000 条/天误报，需要人力处置------这就是告警疲劳的来源。

你的多分类案例（Normal / DoS / DDoS / Mirai / ...）

多分类时我们常把 "所有攻击类"合并为1 、Normal为0，先"压扁"为二分类来算FPR：

只关心"正常是否被错报成任意一种攻击"。
这样得到的FPR可直接与二分类轨道对比，非常适合你"二 vs 多"的同台比较。

举例（压扁后统计）：

正常样本：TN=4,900（判对），FP=100（错报为DoS/DDoS/Mirai中的某一类）

FPR=100100+4900=2% \text{FPR}=\frac{100}{100+4900}=\mathbf{2\%} FPR=100+4900100=2%

解读：虽然细分了很多攻击家族，但误报仍然以"正常被错报"为口径，所以FPR可以与二分类直接比较。

怎么从脚本输出里找到/使用 FPR？

你的脚本已经把 FPR 写进了汇总表里：

summary_binary.csv 与 summary_multiclass.csv：都有 FPR 列（每个模型一行）。
results_summary.xlsx：两个工作表 Binary_Summary / Multiclass_Summary 里也有 FPR 列，直接截图贴报告/幻灯片。
classification_report_*.csv：不会直接给FPR （它给precision/recall/F1）；但你可以用混淆矩阵 （*_cm_*.csv）自己算：
- 取压扁后的二分类 TN、FP ，按 FPR = FP / (FP+TN) 计算即可。

二分类 ：脚本按 0/1 直接算。
多分类：脚本先把 Normal 当 0、其余类当 1，再算 FPR（与你的研究需求一致）。

初学者"四步法"计算 FPR（任何场景都通用）

确定口径 ：谁是"正常"类（通常是 Normal/Benign）。
数数：在真实为正常的样本中，统计
- TN = 预测为正常
- FP = 预测为攻击（任意攻击类都算错）
套公式 ：FPR = FP / (FP + TN)
写解释 ：把它乘以你的业务量（每小时/每天正常流量），换算成"每天多少条误报"。

报告/答辩可直接粘贴的表述（中英）

中文

"FPR（误报率）表示在真实为正常 的流量中被错报为攻击 的比例（FPR=FP/(FP+TN)）。我们在多分类中将所有攻击合并为1、Normal为0后计算FPR，使其与二分类轨道可直接对比。FPR能量化告警疲劳 风险：例如当网关每天有 50,000 条正常记录且 FPR=2% 时，意味着约 1,000 条/天的误报，需要额外的人力处置。"

English

"FPR (false-positive rate) is the proportion of benign events incorrectly flagged as attacks, i.e., FP/(FP+TN) . For multiclass, we collapse all attack families into one positive class to make FPR directly comparable with the binary track. FPR quantifies alert fatigue: e.g., with 50,000 benign events/day and FPR=2%, we expect ~1,000 false alarms/day."

需要用代码自己算？（可选小片段）

二分类：

python 复制代码

from sklearn.metrics import confusion_matrix
# y_true: 0=Normal, 1=Attack
# y_pred: model predictions (0/1)
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0,1]).ravel()
fpr = fp / (fp + tn)

多分类（压扁后计算FPR）：

python 复制代码

import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设 'Normal' 是正常，其余都视为攻击
is_attack = np.array([0 if str(y)=='Normal' else 1 for y in y_true_multi])
pred_is_attack = np.array([0 if str(y)=='Normal' else 1 for y in y_pred_multi])

tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(is_attack, pred_is_attack, labels=[0,1]).ravel()
fpr = fp / (fp + tn)

但你不用自己写 ：脚本的 summary_*.csv 已经给出 FPR，直接拿来用，并在报告里配上"每天误报条数"的换算就能把结论落到业务上。

小结（写在你的讨论段的两句话）

宏F1 看"整体公平与小类表现 "，FPR 看"误报负担"。
结合二者：若多分类的macro-F1几乎不增，FPR/时延却显著上升，在线告警更适合二分类；需要家族级诊断与溯源时，再选择多分类。