其中, N 为待评估样本的总数, TP_{sub(i)}、FN_{sub(i)}、FP_{sub(i)}和TN_{sub(i)} 分别为 TP_{sub}、FN_{sub}、FP_{sub}和TN_{sub} 在样本i的值。那么,就有精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值分别为: Precision=\frac{TP_{total}}{TP_{total}+FP_{total}} Recall=\frac{...
若IOU小于阈值或标注框已被匹配过,都将认定为FP,而所有该类别未被匹配到的标注框,就被认定为FN,就得到了一张图像的TP、FP、FN,遍历所有图像即可得到总的值。 在理解的过程中可以与普通二分类问题中的计算方法进行对比,二分类中每一个样本必然是既有预测的类别,又有实际的类别,因此TP、FP、FN、TN这些都很容易...
True Positive(TP): 指的是实际上属于正例的样本被预测为正例的数量。 False Positive(FP): 指的是实际上属于负例的样本被预测为正例的数量。 True Negative(TN): 指的是实际上属于负例的样本被预测为负例的数量。 False Negative(FN): 指的是实际上属于正例的样本被预测为负例的数量。 接下来,我们以一...
TP (True Positive):表示实际为正例,判定也为正例的次数,即表示判定为正例且判定正确的次数。 FP (False Positive): 表示实际为负例,却判定为正例的次数,即表示判定为正例但判断错误的次数。 TN (True Negative):表示实际为负例,判定也为负例的次数,即表示判定为负例且判定正确的次数。 FN (False Negative...
FN 就是False Negative :原来是 +,判别为 - 简记为—-> “错判成负” TN 就是 True Negative:原来是 -,判别为 - 简记为—-> “判对为负” 很显然上述混淆矩阵适合而分类问题。 sensitivity: 正,判对的概率为 TP / (TP + FN) specificity: 负,判对的概率为 TN/ (FP + TN) ...
简单来讲,micro-f1就是先计算每一类的TP、FP、FN、TN,再计算相关的评价指标,在数据不平衡的情况下考虑到了每一类的数量。macro-f1就是先计算每一类的评价指标,最后取平均,它易受精确率和召回率较大的类的影响。 基本实现 接下来,我们要根据理解去实现评价指标。 (1)基本实现 代码语言:javascript 复制 def get...
多分类问题的混淆矩阵计算方法,可以先计算单个类的[TP, FN, FP, TN]值, 例如以类A作为例子。计算完毕之后,对单个类按公式计算accuracy, precision, recall, F1Score。 最后对多个类计算出来的值,求平均值,可以得到总样本的precision, recall和F1Score值。
我感觉更常用的是Macro-F1。统计各个类别的TP、FP、FN、TN,分别计算各自的Precision和Recall,得到各自的F1值,然后取平均值得到Macro-F1 【总结】 从上面二者计算方式上可以看出,Macro-F1平等地看待各个类别,它的值会受到稀有类别的影响;而Micro-F1则更容易受到常见类别的影响。
若要计算整体准确度、召回率和精准率指标，请使用 TP、TN、FP 和 FN 指标的总和：整体准确度 = (13+6) ÷ (13+6+1+1) = 0.90整体召回率 = 6÷(6+1) = 0.86整体精准率 = 6÷(6+1) = 0.86 整体 F1 分数是使用整体召回率和精准率指标计算的：整体 F1 分数 = (2x0.86x0.86)÷(0.86...
精确率(precision)不就是:(TP) / (TP + FP) 召回率(recall)不就是:(TP) / (TP + FN) f1 不就是:2 * precision * recall / (precision + recall) (3)micro-f1和macro-f1 简单来讲,micro-f1就是先计算每一类的TP、FP、FN、TN,再计算相关的评价指标,在数据不平衡的情况下考虑到了每一类的数量...