tn = r[0]-tp fn = r[1]-fp p=tp/(tp+fp) recall = tp/(tp+fn) F1=(2*tp)/(2*tp+fn+fp) acc=(tp+tn)/(tp+tn+fp+fn)returnp,recall,F1,acc#x_train_data = x_data.sample(frac=0.8) x_test_data = x_data.drop(index = x_train_data.index) y_data=pd.DataFrame(y) y_t...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 "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...
输入TP,TN,FP和FN,然后输出混淆矩阵的Python代码: ① 运行代码后,输入TP,TN,FP和FN(输完一个数后按回车); 部分代码: # 输入TP,TN,FP,FN TP = int(input("请输入TP:")) TN = int(input("请输入TN:")) FP = int(input("请输入FP:")) FN = int(input("请输入FN:")) ② 输出混淆矩阵图;...
# fn = pcount[1] - fp # 统计FN的个数 # return tp, fp, tn, fn # # # 计算常用指标 # def compute_indexes(tp, fp, tn, fn): # print(tp+tn,tp+tn+fp+fn) # accuracy = float((tp+tn) / (tp+tn+fp+fn)) # 准确率 # precision = tp / (tp+fp) # 精确率 # recall = tp...
召回率 (Recall):精确度的另一种表达方式,定义为 (TP / (TP + FN)) 精确率 (Precision):定义为 (TP / (TP + FP)) 在实际中,这些指标可以提供模型在不同方面的性能评价,帮助我们更好地修正和优化算法。 7. 结论 计算TP 和 TN 是评估模型性能的基础,而掌握如何在 Python 中进行这一计算则是每一个...
在Python中,我们可以使用sklearn库中的混淆矩阵来计算TP。混淆矩阵是一个表格,用于描述预测结果与真实结果的对比关系。通过混淆矩阵,我们可以轻松获得TP、FP、TN、FN等值。以下是如何使用混淆矩阵来计算TP的步骤: 一、安装和导入所需库 在开始之前,确保你已经安装了必要的库,如sklearn和numpy。如果没有安装,可以使用...
机器学习分类模型的评价指标是在衡量模型在未知数据集上的性能表现，通常基于混淆矩阵和相关的评价指标。
【干货】不止准确率：为分类任务选择正确的机器学习度量指标（附代码实现）
输入TP,TN,FP和FN,然后输出混淆矩阵和评价指标的Python代码 2023-04-11 14:26:29 基于bl702 演示 ble server 和 ble client 连接和数据收发步骤分享 2022-12-02 08:50:48 瑞芯微RK3188自主设计平板原理图 2022-11-25 09:05:01 分享一个基于海思的GPIO按键驱动 ...
混淆矩阵中的TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,F1-score是A.4/13B.8/13C.4/7D.2/3的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具