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...
FP：预测为正向（P），实际上预测错误（F），误报率，即把负向判断成了正向 FN：预测为负向（N），实际上预测错误（F），漏报率，即把正向判断称了负向 准确率Accuracy=（TP+TN） / （TP+FP+TN+FN），即预测正确的⽐上全部的数据 精确率Precision=TP / （TP+FP），即在预测为正向的数据中，有多少...
TP、FP、TN、FN,这里第一位T/F表示预测行为正确或者错误,第二位P/N表示预测结果为正样本或负样本。所以四个分别对应:TP正确地预测为正样本,FP错误地预测为正样本,TN正确地预测为负样本, FN错误地预测为负样本。
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;...
所以:TN=1、 FP=2 、FN=0、TP=4。 TN=1:预测为negative狗中1个被预测正确了 FP=2 :预测为positive猫中2个被预测错误了 FN=0:预测为negative狗中0个被预测错误了 TP=4:预测为positive猫中4个被预测正确了 这时候再把上面猫狗预测结果拿来看看,6个被预测为cat,但是只有4个的true是cat,此时就和右侧的...
TP : (T)该判断正确,§判断该样本为正样本(事实上样本为正) TN : (T)该判断正确,(N)判断该样本为负样本(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)该判断错误,(N)判断该样本为负样本(事实上样本为正) 评估指
一. TP、FN、FP、TN: AUC的计算 AUC是一个模型评价指标,用于二分类模型的评价。AUC是“Area under Curve(曲线下的面积)”的英文缩写,而这条“Curve(曲线)”就是ROC曲线。 为什么要用AUC作为二分类模型的评价指标呢?为什么不直接通过计算准确率来对模型进行评价呢?答案是这样的:机器学习中的很多模型对于分类问题...
TP、FP、FN、TN的含义 true positive(被正确分类的正例) false negative(本来是正例,错分为负例) true negative(被正确分类的负例) false positive(本来是负例,被错分为整理) 记忆方法,前边T\F是分类正确或者错误,后面的P\N是结果被分成是正例或负例...
TP、FN、TN、TP详解 每次遇到TP、FN、TN、TP都晕头,这一次好好认认真真总结下,大家可以收藏下,随时查看 P、N 代表检测到的样本状态,T、F代表检测是否有误,以FP为例,FP表示样本被检测为正样本,但检测是错误,因此该样本实际是负样本,FP是指把负样本错检测成正样本了(这里简写为“实负测正”)...