True Positive (TP):实际为正类的样本被正确地预测为正类。 True Negative (TN):实际为负类的样本被正确地预测为负类。 False Positive (FP):实际为负类的样本被错误地预测为正类(也称为“假阳性”或“误报”)。 False Negative (FN):实际为正类的样本被错误地预测为负类(也称为“假阴性”或“漏报”...
"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...
ROC曲线的横轴是FPRate,纵轴是TPRate。设x=FPRate, y=TPRate,设y=x(即表示模型预测正确与预测错误的概率相等),就是下面这个样子,这时候AUC=0.5, 此时类似于一个抛均匀硬币的模型(这种模型结果应该是最差的结果,因为相当于完全随机,毫无预测能力,因为但凡正确率<0.5,错误率>0.5,将该模型结果反过来也能得到一个...
"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: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...
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】 ...
理解预测正负样本简称 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。
一、TP、TN、FP、FN的记忆。 这几个值的全称分别是: FP:假正例 FN:假负例 TP:真正例 TN:真负例。 一下子记不住也没关系. 接下来介绍一下我是怎么记忆的: 首先看第二个字母,它表示预测的结果(也就是预测为真或预测为假)。 然后看第一个字母,它表示本次预测是否预测对了,为防止歧义,可以理解为猜谜...
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;...
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;...