"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...
1、假阳率:False Positive Rate = 实负测正 / 实负 = FP / (FP + TN) 2、假阴率:False Negative Rate = 实正测负 / 实正 = FN / (TP + FN) 3、真阳率:True Positive Rate = 实正测正 / 实正 = TP / (TP + FN) 4、真阴率:True Negative Rate = 实负测负 / 实负 = TN / (FP...
2. 先看看各类别TP、FP、FN、TN的计算 3. macro-F1、weighted-F1、micro-F1 3.1 macro-F1 3.2 weighted-F1 3.3 micro-F1 4. 趁热打铁,接着说说AUC、ROC 参考 网上也有许多文章关于单个指标的解析,讲的也很好,但有点碎片化。一直想把平常用来评价模型的一些指标,从来源到去路的梳理一遍。于是就花了些时间...
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) Precision=TPTP+FPPrecision=TPTP+FP即预测正确的部分占预测结果的比例 Recall=TPTP+FNRecall=TPTP+FN即预测正确的部分占GroundTruth的比例 3. IoU(Intersection over Union) IoU=TPTP+FP+FNIoU=TPTP+FP+...
进行点乘来模拟TP,FP,FN,TN这四个值:tp^=∑S(y^)⋅yfp^=∑S(y^)⋅(1−y)fn^=∑(...
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】 ...
根据混淆矩阵的第一行和第一列,我们可以看到TP为1,FP为1,TN为2,FN为0。 同样地,我们可以计算出类别B和类别C的TP、FP、TN和FN。 通过以上的计算,我们可以获得所有类别上的TP、FP、TN和FN的值,从而更好地了解我们的模型在多分类问题中的性能。 需要注意的是,在多分类问题中,通常我们会计算每个类别的指标,...
事实上样本为负) FP : (F)该判断错误,§判断该样本为正样本(事实上样本为负) FN : (F)该...
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=FN/(TP+FN)=1-sensitivity=1-recall ROC曲线 按照模型输出的正例预测概率排序,顺序为从高到低,之后将每个概率值作为阈值,得到多个混淆矩阵,对应多对TPR和FPR,将FPR的值作为...
一、TP、TN、FP、FN等的记忆。 二、mAP、mmAP之间的联系以及它们的计算公式。 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...