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...
"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...
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、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 对于一个分类器而言,precision和recall往往是此消彼长的...
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 (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;...
TN: true negative, 正确的阴性,说明预测是阴性,而且预测对了,那么实际也是负例。 FP: false positive, 假阳性,说明预测是阳性,预测错了,所以实际是负例。 FN: false negative, 假阴性,说明预测是阴性,预测错了,所以实际是正例。 第一个字母表示你的预测值是否正确,第二个字母表示你的预测值是什么。 评价...
TP, TN, FP FN 技术标签: 评价标准表示分类正确:True Positive(TP):本来是正样例,分类成正样例。True Negative(TN):本来是负样例,分类成负样例。表示分类错误:False Positive (FP):本来是负样例,分类成正样例,通常叫误报。False Negative(FN):本来是正样例,分类成负样例,通常叫漏报。 score值 即各个样本...
FP:假正例 FN:假负例 TP:真正例 TN:真负例 二:精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy) 准确率(Accuracy):这三个指标里最直观的就是准确率: 模型判断正确的数据(TP+TN)占总数据的比例 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...