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...
FP，FN，TN这四个值：tp^=∑S(y^)⋅yfp^=∑S(y^)⋅(1−y)fn^=∑(1−S(y^))⋅...
2. 先看看各类别TP、FP、FN、TN的计算 3. macro-F1、weighted-F1、micro-F1 3.1 macro-F1 3.2 weighted-F1 3.3 micro-F1 4. 趁热打铁,接着说说AUC、ROC 参考 网上也有许多文章关于单个指标的解析,讲的也很好,但有点碎片化。一直想把平常用来评价模型的一些指标,从来源到去路的梳理一遍。于是就花了些时间...
TP,FP,FN定义如下: TP:iou>0.5,一个GT计算一次,即使多个预测框满足条件; FP:iou<=0.5,或在一个GT上多出来的iou>0.5检测框; FN:没有检测出来的GT; 既然有TP、FP、FN,那么分类任务的指标在这里也是可以用的,除此之外,再介绍一下仅适用于目标检测任务的指标AP和mAP: AP(average precision):平均精确率,是P...
"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 FP TN FN TP+FP=预测结果数 TP+FN=GT总数量 TP:和预测结果的IOU>0.5的GT数量,且分类正确。如果多个预测结果与GT的iou>0.5,只取最大iou的预测为tp,其它为fp FP:和GT的iou<=0.5,且分类正确的预测结果数量 FN: 没有检测到的 GT 的数量
1、假阳率:False Positive Rate = 实负测正 / 实负 = FP / (FP + TN) 2、假阴率:False Negative Rate = 实正测负 / 实正 = FN / (TP + FN) 3、真阳率:True Positive Rate = 实正测正 / 实正 = TP / (TP + FN) 4、真阴率:True Negative Rate = 实负测负 / 实负 = TN / (FP...
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) 评估指
# fn = pcount[1] - fp # 统计FN的个数 # return tp, fp, tn, fn # # # 计算常用指标 # def compute_indexes(tp, fp, tn, fn): # print(tp+tn,tp+tn+fp+fn) # accuracy = float((tp+tn) / (tp+tn+fp+fn)) # 准确率
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...