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...
代码语言:javascript 复制 "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,...
第一个形容词为true, false表名这个判断跟真实结果相比是正确还是错误的,有没有犯错误。 第二个词positive或者negative,表明判断的内容是阳性还是阴性。 比如,你判断一件事情是阳性,但是你犯错误了,结论是错…
1. TP TN FP FN GroundTruth 预测结果 TP（True Positives）： 真的正样本 = 【正样本 被正确分为 正样本】TN（True Negatives）： 真的负样本 = 【负样本 被正确分为 负样本】FP（False Positives）： 假的正样本 = 【负样本 被错误分为 正样本】FN（False Negatives）：假的负样本 = 【正样本 被...
评价标准中，True Positives（TP，真正）和True Negatives（TN，真负）分别代表预测正确和实际正确的样本，而False Positives（FP，假正）和False Negatives（FN，假负）则表示预测错误的分类。其中，True Positive Rate (TPR，灵敏度)衡量实际正例被正确识别的比例，False Positive Rate (FPR，假正类率)...
一: FP,FN,TP,TN 刚接触这些评价指标时,感觉很难记忆FP,FN,TP,TN,主要还是要理解,理解后就容易记住了 P(Positive)和N(Negative) 表示模型的判断结果 T(True)和F(False) 表示模型的判断结果是否正确 比如FP:模型的判断结果为正例(P),但实际上这个判断结果是错误的(F),连起来就是假正例 ...
TN:模型预测对了( T ) (T)(T),确实是阴性( N ) (N)(N),即所谓的"真阴性" FP:模型预测错了( F ) (F)(F),预测为阳性( P ) (P)(P),因此实际为阴性,即所谓的"假阳性" FN:模型预测错了( F ) (F)(F),预测为阴性( N ) (N)(N),因此实际为阳性,即所谓的"假阴性" ...
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...
TN (True Negative): 表示的是模型的预测结果为负例,并且预测结果正确的样本数.也就是样本本身是负例,模型预测也为负例. FP (False Positive): 表示的是模型预测结果是正例,但是模型预测结果错误的样本数.也就是样本本身是负例,但是却被预测为正例. ...