二.Precision(精确率), Recall(召回率), Accuracy(准确率) 三. AP(平均精确度), mAP(平均AP值) AP: Average Precision,即 平均精确度 。 如何衡量一个模型的性能,单纯用 precision 和 recall 都不科学。于是人们想到,为何不把 PR曲线下的面积 当做衡量尺度呢?于是就有了 AP值 这一概念。这里的 average,等...
我们既不想错过真实的欺诈(FN),也不希望错误地标记合法交易为欺诈(FP)。因此,F1 值通常是一个很好的平衡标准。 6. 总结 通过TP、TN、FP 和 FN,我们能够清楚地理解分类器在处理二分类问题时的具体表现。它们为我们提供了比单一的准确率更详细的分类结果分析,尤其在数据不平衡的情况下。精确率、召回率和 F1 值...
所以TN(+-)的真实情况是F,它的意思是,预测的结果是N,而这个预测是正确(T)的 2、查准率P和查全率R、P-R曲线 首先注意区分两个P不同的含义,用颜色区分:预测结果P(positive),查准率P(precision) 在看表达式前先说说它们的定义,首先查准率和查全率是一对矛盾的值 查准率是指在所有预测为P的情况(包括将T预测为T...
1. TP TN FP FN GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = 【正样本 被正确分为 正样本】 TN(True Negatives): 真的负样本 = 【负样本 被正确分为 负样本】 FP(False Positives): 假的正样本 = 【负样本 被错误分为 正样本】 FN(False Negatives):假的负样本 = 【正样本 被...
这样，我们便可以为每个类别计算其特有的TP、FP、FN和TN。对于每个类别，我们可以通过以下两种方式计算指标的平均值：一是macro-average，它分别计算每个类别的TPR（召回率）和FPR（误报率），然后取平均值，这有助于了解每个类别独立的性能；二是micro-average，它汇总所有类别的TP、FP、FN和TN，以此...
真正例TP、假正例FP、假负例FN和真负例TN 真正例是指模型将正类别样本正确地预测为正类别; 真负例是指模型将负类别样本正确地预测为负类别; 假正例是指模型将负类别样本错误地预测为正类别; 假负例是指模型将正类别样本错误地预测为负类别。 真正例和假正例,举例:狼来了 ...
FP，False Positive，指的是分类器预测为正样本但实际为负样本的错误预测数量。简单来说，FP就是误报的负样本。TN，True Negative，表示分类器正确预测为负样本的实例数量。即实际为负样本且被分类器识别为负样本的案例。FN，False Negative，是分类器预测为负样本但实际为正样本的错误预测数量。简而言之...
TN: true negative, 正确的阴性,说明预测是阴性,而且预测对了,那么实际也是负例。 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...
评价标准中，True Positives（TP，真正）和True Negatives（TN，真负）分别代表预测正确和实际正确的样本，而False Positives（FP，假正）和False Negatives（FN，假负）则表示预测错误的分类。其中，True Positive Rate (TPR，灵敏度)衡量实际正例被正确识别的比例，False Positive Rate (FPR，假正类率)...
目标检测任务的目标是输入图像，输出图像中目标的类别Classification和进行Localisation，确定目标的bounding box。其中，重要的是理解交并比 Intersection over Union (IoU) 的定义和应用。IoU是一个衡量预测掩膜与真实掩膜重叠程度的指标，值在[0,1]区间，值越大表示预测越精确。若IoU为1，则预测掩膜与真实...