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X...
FP表示假阳率,真实样本是负,预测样本是正,TN为真阴率,真实样本及预测样本都是负的,FN表示假阴率...
由混淆矩阵,各个类别的 TP FP TN FN 可以如下计算。类别0: TP=2; TN=0+1+2+0=3; FP=0+1=1; FN=0+0=0;类别1: TP=0; TN=2+0+0+0=2; FP=0+2=2; FN=1+1=2; 类别2: TP=0; TN=2+0+1+0=3; FP=0+1=1; FN=0+2=2;...
1. t<x≤1时情况,定义为真正例(True Positive,TP),说明如下: 在类别预测正确条件下,IoU大于设定阈值(同一个Ground True 只计算一次:一个GT只加速那一次TP,其他哪怕重合度高,置信度高,也只能算FP)。 如下图,cat0.85预测框。 2. 0≤x≤t 时情况,定义为假正例(False Positive,FP),说明如下: 在类别预测...
接下来,我们可以根据混淆矩阵计算TP、FP、TN和FN。 以类别A为例,TP表示在预测中正确地将样本归为类别A的数量,FP表示将不属于类别A的样本错误地归为类别A的数量,TN表示将不属于类别A的样本正确地排除在类别A之外的数量,FN表示将实际属于类别A的样本错误地排除在类别A之外的数量。 根据混淆矩阵的第一行和第一列...
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、ROC曲线,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
混淆矩阵的对角线区域,它表示实际类别和预测类别相一致,即TP区域。 某类的FP:该列所有元素之和减去该列的TP 某类的FN:该行所有元素之和减去该行的TP 某类的TN:整个矩阵之和减去该类的(TP+FP+FN) 有以上各式,应该就能很快的计算出各个指标了。 类别A: TPFPTNFN 2 0 5 2 precision = 2/(2+0) = 10...
第二个字母表示预测的正负(p/n,也就是1/0) 第一个字母表示预测的对错(t/f) tn:预测为负例,预测对了 #下面例子中=0 fp:预测为正例,预测错了 #下面例子中=2 fn:预测为负例,预测错了 #下面例子中=1 tp:预测为正例,预测对了 #下面例子中=1 ...
一种常见的方法是使用混淆矩阵(confusion matrix),即将 TP、TN、FP、FN 表示为分类结果的四个类别。
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