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、查全率代表的含义 查准率:模型挑出来的苹果中有多少比例是好果 查全率:所有...
所以现在翻译一下: TP: true positive, 正确的阳性,说明预测是阳性,而且预测对了,那么实际也是正例。 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...
True positives(TP,真正) : 预测为正,实际为正 True negatives(TN,真负):预测为负,实际为负 False positives(FP,假正): 预测为正,实际为负 False negatives(FN,假负):预测为负,实际为正 TPR、FPR和TNR TPR(true positive rate,真正类率,灵敏度,Sensitivity) TPR = TP/(TP+FN) 真正类率TPR代表分类器...
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)...
第一个字母T和F代表true和false,是形容词。第二个字母代表P和N阴性阳性,positive和negative,是预测结果。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。评价指标:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4870429.html
ACC = (TP+TN)/(TP+TN+FN+FP) 表示预测正确的样本占所有样本的比率 F-Score F-Score 是精确率Precision和召回率Recall的加权调和平均值。该值是为了综合衡量Precision和Recall而设定的。 当a=1时, 这时,Precision和Recall都很重要,权重相同。 当有些情况下,我们认为Precision更重要,那就调整a的值小于1;如果...