"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...
TP FP TN FN TP+FP=预测结果数 TP+FN=GT总数量 TP:和预测结果的IOU>0.5的GT数量,且分类正确。如果多个预测结果与GT的iou>0.5,只取最大iou的预测为tp,其它为fp FP:和GT的iou<=0.5,且分类正确的预测结果数量 FN: 没有检测到的 GT 的数量 (以person为例,算法1是:取得所有预测为person的bbox,和gt算,...
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...
c. 计算Precision,按照上面步骤(1)中使用IoU计算TP、FP的方法,将步骤b中的检测框(数量)划分为TP(数量)、FP(数量) Precision=TPTP+FPPrecision=TPTP+FP d. 计算Recall,由于TP+FN是GroundTruth(即已知的检测框的数量),则可以得到: Recall=TPTP+FNRecall=TPTP+FN e. 计算AP,不同置信度阈值会得到多组(Precision...
进行点乘来模拟TP,FP,FN,TN这四个值:tp^=∑S(y^)⋅yfp^=∑S(y^)⋅(1−y)fn^=∑(...
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...
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,...
其中,TP:样本为正,预测结果为正;FP:样本为负,预测结果为正;TN:样本为负,预测结果为负;FN:样本为正,预测结果为负。准确率、精准率和召回率的计算公式如下:准确率(accuracy): (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN) 精准率(precision):TP/ (TP+FP),正确预测为正占全部预测为正的比例 召回率(recall):TP ...
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...
样本总数:TOTAL=TP+FN+FP+TN 正类样本的总数(真实标记为 +1):P=TP+FN 负类样本的总数(真实标记为 -1):N=FP+TN 准确率:Acc=TP+FNTOTAL 错误率:Err=FP+FNTOTAL=1−Acc 真阳率 (True Positive Rate, TPR):TPR=TPP这是真阳性样本数量占正类样本总数的比例; ...