TN:模型预测是坏果,预测正确(实际是坏果,而且也被模型预测为坏果) FP:模型预测是好果,预测错误(实际是坏果,但是被模型预测为了好果) FN:模型预测是坏果,预测错误(实际是好果,但是被模型预测为了坏果) 三、查准率、查全率 (1)查准率、查全率代表的含义 查准率:模型挑出来的苹果中有多少比例是好果 查全率:所有...
所以现在翻译一下: TP: true positive, 正确的阳性,说明预测是阳性,而且预测对了,那么实际也是正例。 TN: true negative, 正确的阴性,说明预测是阴性,而且预测对了,那么实际也是负例。 FP: false positive, 假阳性,说明预测是阳性,预测错了,所以实际是负例。 FN: false negative, 假阴性,说明预测是阴性,预测...
True positives(TP,真正) : 预测为正,实际为正 True negatives(TN,真负):预测为负,实际为负 False positives(FP,假正): 预测为正,实际为负 False negatives(FN,假负):预测为负,实际为正 TPR、FPR和TNR TPR(true positive rate,真正类率,灵敏度,Sensitivity) TPR = TP/(TP+FN) 真正类率TPR代表分类器...
FP表示假阳率，真实样本是负，预测样本是正，TN为真阴率，真实样本及预测样本都是负的，FN表示假阴率...
TP和FP分别代表True Positive(真正例)和False Positive(假正例)。在二元分类问题中,模型根据输入数据进行预测,预测结果可以被划分为四种情况:TP、FP、TN、FN。 True Positive(TP):表示模型将正类别的样本正确预测为正类别的样本数量。 False Positive(FP):表示模型将负类别的样本错误预测为正类别的样本数量。
评价标准中，True Positives（TP，真正）和True Negatives（TN，真负）分别代表预测正确和实际正确的样本，而False Positives（FP，假正）和False Negatives（FN，假负）则表示预测错误的分类。其中，True Positive Rate (TPR，灵敏度)衡量实际正例被正确识别的比例，False Positive Rate (FPR，假正类率)...
第一个字母T和F代表true和false，是形容词。第二个字母代表P和N阴性阳性，positive和negative，是预测结果。第一个字母表示你的预测值是否正确，第二个字母表示你的预测值是什么。评价指标：http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4870429.html
准确性(Accuracy):准确性指标是通过计算Tp和Tn占总样本数的比例来衡量的,公式为:(Tp + Tn) / (Tp + Tn + Fp + Fn)。准确性越高,代表项目执行结果与预期结果的一致性越高。 灵敏度(Sensitivity):灵敏度指标是通过计算Tp占所有实际阳性样本数的比例来衡量的,公式为:Tp / (Tp + Fn)。灵敏度越高,代表...
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