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...
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。
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 (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;...
"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、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...
eg: 精确率表示在所有被预测为 正类(某一类)的样本中,实际为正类(某一类)的比例。召回率表示在所有实际为 正类(某一类)的样本中,被正确预测为正类(某一类)的比例。 Anada:通俗理解TP、FP、TN、FN FP、…
FP，False Positive，指的是分类器预测为正样本但实际为负样本的错误预测数量。简单来说，FP就是误报的负样本。TN，True Negative，表示分类器正确预测为负样本的实例数量。即实际为负样本且被分类器识别为负样本的案例。FN，False Negative，是分类器预测为负样本但实际为正样本的错误预测数量。简而言之...
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...