"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...
"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...
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):如果模型预测某人没有癌症,但实际上这个人患有癌症,这是一个假阴性(漏报)。 3. 这些指标为何重要? 有了TP、TN、FP 和 FN 后,我们可以计算几个更有意义的指标,用来评估模型的不同维度。
FP—错误地将负例预测为正例的数量,错误地,是让我们看gold和pred不一致的情况,负例预测为正例,是让我们将pred与gold进行对比,也就是统计pred与gold不一致的数量。 FN—错误地将正例预测为负例的数量,错误地,是让我们看gold和pred不一致的情况,正例预测为负例,是让我们将gold与pred进行对比,也就是统计gold与...
FP(False Positive,假正例):表示模型错误地将负例预测为正例的数量; FN(False Negative,假负例):表示模型错误地将正例预测为负例的数量。 这样地概念给大家一看,是不是有很多疑惑?下面我们来用大白话来说明一下这三个指标。 首先,我们要关注“正确地”和“错误地”这两个形容词,分别表示看gold和pred二者一致...
TP、FP、TN、FN的通俗理解如下：TP：真正例，表示分类器正确地将实际为正样本的实例预测为正样本的数量。换句话说，就是那些确实是正样本且被分类器正确识别出来的案例。FP：假正例，指的是分类器错误地将实际为负样本的实例预测为正样本的数量。简单来说，就是分类器误报了负样本为正样本的情况。T...
2. 0≤x≤t 时情况,定义为假正例(False Positive,FP),说明如下: 包含两分钟情况:一种是i类别预测正确,但是IoU小于阈值,一种是IoU大于阈值,但是i类别预测错误。 如下图,cat0.34预测框,不相交;cat0.46预测框IoU小于阈值。 3. 无法计算IoU的第一种情况,定义为假负例(False Negative,FN),说明如下: ...
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...
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;...
【陈工笔记】# 关于常见实验指标(灵敏度、特异性等),如何更容易理解TP\TN\FP\FN? #,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。