"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 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):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...
FP:False Positive,分类器预测结果为正样本,实际为负样本,即误报的负样本数量。 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...
TPR=TP/(TP+FN)=recall=sensitivity FPR(False Positive Rate):假正例率,即误诊率(没病检测出有病是误诊,有病检测出没病是漏诊),没病检测出有病占整体没病人数的比例。 FPR=FP/(FP+TN)=1-specify (参考混淆矩阵) FNR(False Negative Rate):假阴性率,即漏诊率,有病检测出没病占真正有病的比例: FNR...
应用:在垃圾邮件检测中,FP可以表示被错误识别为垃圾邮件的正常邮件数量。 FN(False Negative,假负例) 定义:实际为正例,但预测为负例的数量。 意义:FN代表了模型未能识别出的正样本数量,即漏报率。 应用:在疾病筛查中,FN可以表示未被检测出的疾病患者数量。 TN(True Negative,...
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 被错误分为 负样本】 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) ...
举个栗子, TP:从左到右,全称:True Positive, 即正确的预测为正类。对应下图,正确的预测为正类,说明它实际上是正类,预测对了。没必要死记硬背,只需要知道全称,并按照顺序翻译即可理解。 ... 分类性能评估指标 — 理论篇 — TP、TN、FP、FN,precision、recall、F1、PR曲线,sensitivity、specificity,FPR、TPR...
一、TP、TN、FP、FN的记忆。 这几个值的全称分别是: FP:假正例 FN:假负例 TP:真正例 TN:真负例。 一下子记不住也没关系. 接下来介绍一下我是怎么记忆的: 首先看第二个字母,它表示预测的结果(也就是预测为真或预测为假)。 然后看第一个字母,它表示本次预测是否预测对了,为防止歧义,可以理解为猜谜...
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;...