"Accuracy: "+str(round((tp+tn)/(tp+fp+fn+tn),)) 召回率(Recall):针对数据集中的所有正例(TP+FN)而言,模型正确判断出的正例(TP)占数据集中所有正例的比例.FN表示被模型误认为是负例但实际是正例的数据.召回率也叫查全率,以物体检测为例,我们往往把图片中的物体作为正例,此时召回率高代表着模型可以...
TP:模型预测是好果,预测正确(实际是好果,而且也被模型预测为好果) 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...
True Positive (TP):实际为正类的样本被正确地预测为正类。 True Negative (TN):实际为负类的样本被正确地预测为负类。 False Positive (FP):实际为负类的样本被错误地预测为正类(也称为“假阳性”或“误报”)。 False Negative (FN):实际为正类的样本被错误地预测为负类(也称为“假阴性”或“漏报”...
机器学习基础⼀(TP,TN,FP,FN等)TP:预测为正向(P),实际上预测正确(T),即判断为正向的正确率 TN:预测为负向(N),实际上预测正确(T),即判断为负向的正确率 FP:预测为正向(P),实际上预测错误(F),误报率,即把负向判断成了正向 FN:预测为负向(N),实际上预测错误(F),漏报...
四个 指标中,TP和TN是比较好理解的,FP和FN是比较容易混淆的,因此需要特别留意。 TP (True Positive) 能够检测到正例,即预测和实际都为P; FP (False Postive) 错误的正例,即误将负例检测为正例,亦即预测为P,实际为N; TN (True Negative) 能够检测到负例,即预测和实际都为N; ...
TN:True Negative,分类器预测结果为负样本,实际为负样本,即负样本被正确识别的数量。 FN:False Negative,分类器预测结果为负样本,实际为正样本,即漏报的正样本数量。 扩展概念 TP+FN:真实正样本的总和,正确分类的正样本数量+漏报的正样本数量。 FP+TN:真实负样本的总和,负样本被误识别为正样本数量+正确分类的...
TP : (T)该判断正确,§判断该样本为正样本(事实上样本为正) TN : (T)该判断正确,(N)判断该样本为负样本(事实上样本为负) FP : (F)该判断错误,§判断该样本为正样本(事实上样本为负) FN : (F)该判断错误,(N)判断该样本为负样本(事实上样本为正) ...
一: FP,FN,TP,TN 刚接触这些评价指标时,感觉很难记忆FP,FN,TP,TN,主要还是要理解,理解后就容易记住了 P(Positive)和N(Negative) 表示模型的判断结果 T(True)和F(False) 表示模型的判断结果是否正确 比如FP:模型的判断结果为正例(P),但实际上这个判断结果是错误的(F),连起来就是假正例 ...
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,预测错了,所以实际是正例。 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: 1)正确率(accuracy) 正确率是我们最常见的评价指标,accuracy = (TP+TN)/(...
1、混淆矩阵中的:TP FN FP TN 其实很简单 真实情况有两种可能:正(T)和反(F); 预测结果有两种可能:积极(P)和消极(N) 但是比较绕的是对于这里的P和N的理解,看到一个很好的举例,借用一下: (pic from http://www.360doc.com/content/19/0806/19/52645714_853362368.shtml) ...