"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...
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...
FN(False Negatives):假的负样本 = 【正样本 被错误分为 负样本】 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) Precision=TPTP+FPPrecision=TPTP+FP即预测正确的部分占预测结果的比例 Recall=TPTP+FNRecall=TPTP+FN即预测正确的部分占GroundTruth的比例 3. IoU(Intersection over Union) IoU=TPTP+FP+FNIoU=TPTP+FP+...
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...
进行点乘来模拟TP,FP,FN,TN这四个值:tp^=∑S(y^)⋅yfp^=∑S(y^)⋅(1−y)fn^=∑(...
机器学习基础⼀(TP,TN,FP,FN等)TP:预测为正向(P),实际上预测正确(T),即判断为正向的正确率 TN:预测为负向(N),实际上预测正确(T),即判断为负向的正确率 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...
第一个女生是要计算的,T的P就是正确的女生就是女生 TN:实际上是男生被正确地选为男生,45 FP:实际上是男生被错误地选为女生,35 FN:实际上是女生被错误地选为男生,5 召回率:样本中正例被预测正确占所有正例的比率(查全率):Recall = TP / (TP + FN ) ...
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】 ...
事实上样本为负) FP : (F)该判断错误,§判断该样本为正样本(事实上样本为负) FN : (F)该...
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...