1.2 从混淆矩阵中提取TP、FP、TN、FN 通过上面的输出,我们可以直接提取出TP、FP、TN、FN的值: TN, FP, FN, TP = conf_matrix.ravel() print(f'TP: {TP}, FP: {FP}, TN: {TN}, FN: {FN}') 1.3 混淆矩阵的解释 TP(True Positives):正确地预测为正类的样本数。 FP(False Positives):错误地预...
tn = r[0]-tp fn = r[1]-fp p=tp/(tp+fp) recall = tp/(tp+fn) F1=(2*tp)/(2*tp+fn+fp) acc=(tp+tn)/(tp+tn+fp+fn)returnp,recall,F1,acc#x_train_data = x_data.sample(frac=0.8) x_test_data = x_data.drop(index = x_train_data.index) y_data=pd.DataFrame(y) y_t...
准确率 (Accuracy):正确定义为 ((TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)) 召回率 (Recall):精确度的另一种表达方式,定义为 (TP / (TP + FN)) 精确率 (Precision):定义为 (TP / (TP + FP)) 在实际中,这些指标可以提供模型在不同方面的性能评价,帮助我们更好地修正和优化算法。 7. 结论 计算TP...
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。 True ...
python中tf fp fn tn公式 在python的tensorflow库中,常用的计算True Positive (TP)、True Negative (TN)、False Positive (FP)和False Negative (FN)的公式如下: TP = tf.math.count_nonzero(tf.logical_and(y_true, y_pred)) TN = tf.math.count_nonzero(tf.logical_and(tf.math.logical_not(y_true...
TP(True Positive):分类准确的正类,意思是预测结果为正类,实际上是正类。 FP(False Positive):被错分类为正类的负类,意思是实际为负类,但是却被预测为正类。 TN(True Negative):分类准确的负类,意思是预测结果为负类,实际上是负类。 FN(False Negative):被错分类为负类的正类,意思是实际为正类,但是却...
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) 其中,TP是真正例的数量,TN是真反例的数量,FP是假正例的数量,FN是假反例的数量。 2.召回率(Recall):召回率表示模型正确预测为正例的样本占所有实际正例的数量的比例。计算公式如下: Recall = TP / (TP + FN) 3.精确率(Precision):精确率表示模型正...
(2) 错误率 = (FP+FN)/(TP+TN+FN+FP) 分类器误分类的比例; (3) 灵敏性 = TP/(TP+FN) 正确识别的正例数据在实际正例数据中的百分比; (4) 特效性 = TN/(TN+FP) 正确识别的负例数据在实际负例数据中的百分比; (5) 假阳性 = FP/(TN+FP) 实际值是负例数据,预测错误的百分比; (6) 精度 ...
公式表示为:(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 示例代码: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 ...
ENSklearn.metrics具有获得分类度量的强大功能，尽管我认为缺少的是返回TP、FN、FP和FN计数的函数，给出...