"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...
True Positive (TP):如果模型预测某人患有癌症,且这个人确实患有癌症,那么这是一个真阳性。 True Negative (TN):如果模型预测某人没有癌症,且这个人确实没有癌症,那么这是一个真阴性。 False Positive (FP):如果模型预测某人患有癌症,但实际上这个人没有癌症,这是一个假阳性(误报)。 False Negative (FN):...
specify=TN/(TN+FP) PPV(Positive Predictive Value):阳性预测值,等同于精确率,预测为正例的人中,真的正例所占比例。 PPV=TP/(TP+FP)=precision NPV(Negative predictive value):阴性预测值,预测为负例的人中,真的负例所占比例,等同于负例的精确率 NPV=TN/(TN+FN) TPR(True Positive rate):真正例率,等...
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...
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...
混淆矩阵通过TP(真正例)、FP(假正例)、FN(假负例)和TN(真负例)四个数值,全面反映了分类模型的性能。这四个指标分别代表了模型在不同情况下的分类结果,是评估模型准确度和召回率等重要指标的基础。 二、详细解释 TP(True Positive,真正例) 定义:实际为正例,且预测也为正...
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; FN (False Negative) 错误的负例,即误将正例检测为负例,亦即预测为N,实际为P;...
TP,TN,FP,FN,准确率,召回率,精确率 P=positive N=negative T=true F=false TP:true positive 你认为是正样本,事实上也被判定为正样本 TN:true negative 你认为是负样本,事实上也被判定为负样本 FP:false positive 你认为是正样本,事实上被判定为负样本...
目标检测中的TP、FP、FN、TN、AP与mAP解释如下：TP：定义：在目标检测中，当预测框与真实框的IoU大于设定的阈值，并且预测类别与真实类别一致时，该预测被认为是真阳性。意义：表示模型正确识别出了目标。FP：定义：存在以下几种情况会被判定为假阳性：背景区域被预测为有目标，即预测框在没有任何目标...
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...