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...
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...
3.TN(True Negatives):预测为负样本,实际也为负样本的特征数。 4.FN(False Negatives):预测为负样本,实际为正样本的特征数。 我们用一张图可以方便理解,里面绿色的半圆是TP,红色的半圆是FP,左边的深灰色长方形(不包括绿色半圆),就是FN;右边的浅灰色长方形(不包括红色半圆),就是TN。这个绿色和红色组成的圆内...
TP(true positive):真实值是positive,预测值也是positive的值数量 TN(true negative):真实值是negative,预测值也是negative的值数量 FP(false positive):真实值是negative,预测值是positive的值数量 FN(false negative):真是只是positive,预测值是negative的值数量 将这四个指标合并在一个表格中,就是: 再此基础上,又...
准确率(accuracy): (TP + TN )/( TP + FP + TN + FN)。准确率就是准确程度,通过正确数/总数得到。 精准率(precision):TP / (TP + FP),正确预测为正占全部预测为正的比例。 召回率(recall): TP / (TP + FN),正确预测为正占全部正样本的比例,我们可以理解为找到的数目与总的需要我们找到的数目...
False Negative(FN):错误预测出的负样本个数(本来是正样本,被预测成负样本) 其中,TP和TN都是预测正确,FP和FN都是预测错误。 正确率(accuracy): 它是最常见的评价指标,正确预测的样本数占总预测样本数的比值,它不考虑预测的样本是正例还是负例。
为了更好地理解错误分类,我们经常使用以下度量来更好地理解真正例(TP)、真负例(TN)、假正例(FP)和假负例(FN)。 精度反映了被分类器判定的正例中真正的正例样本的比重。 召回率反映了所有真正为正例的样本中被分类器判定出来为正例的比例。 ...
Accuracy: (TP + TN)/(TN + FP + FN + TP) = 0.86 类比到气象上,概念一致,只是换了名称。 代码如下: 代码语言:javascript 复制 defprep_clf(obs,pre,threshold=0.1):'''func:计算二分类结果-混淆矩阵的四个元素inputs:obs:观测值,即真实值;pre:预测值;threshold:阈值,判别正负样本的阈值,默认0.1,气象...
输入TP,TN,FP和FN,然后输出混淆矩阵的Python代码:① 运行代码后,输入TP,TN,FP和FN(输完一个数后按回车);部分代码: # 输入TP,TN,FP,FN TP = int(input("请输入TP:")) TN = int(input("请输入TN:")) FP = int(input("请输入FP:")) FN = int(input("请输入FN:")) ② 输出混淆矩阵图;③...
混淆矩阵的绘制和评价指标计算可以写在一起,在绘制混淆矩阵时,已经可以算出TP\TN\FP\FN的数值。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.svmimportSVC, LinearSVCfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 这是一个多分类问题,y_true是target...