True Positive(TP):实际患病并被模型正确检测出的病人数量。 True Negative(TN):实际不患病并被模型正确检测出的病人数量。 False Positive(FP):实际不患病但被模型错误地检测出患病的病人数量。这通常被称为“误报”。 False Negative(FN):实际患病但被模型错误地检测出不患病的病人数量。这通常被称为“漏报”。
对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive)、假正例(false positive)、真反例(true negative)、假反例(false negative),令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数。那么查准率(Precision)应该定义为 A.TP/(TP+FP)B.TP/(TP+FN)C.(TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)D....
True Positive:本来是正样例,分类成正样例。 True Negative:本来是负样例,分类成负样例。 表示分类错误: False Positive :本来是负样例,分类成正样例,通常叫误报。 False Negative:本来是正样例,分类成负样例,通常叫漏报。 true positive rate = true positive / (true positive + false negative) 准确率是针对...
True Positive (真正, TP)被模型预测为正的正样本;可以称作判断为真的正确率 True Negative(真负 , TN)被模型预测为负的负样本 ;可以称作判断为假的正确率 False Positive (假正, FP)被模型预测为正的负样本;可以称作误报率 False Negative(假负 , FN)被模型预测为负的正样本;可以称作漏报率 True Positiv...
对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive)。相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative)。
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…
前言: TP:True positive FP:False positive TN:True negative FN:False negative (从下文【解释1】中整理而来的图解) 上述四个名词广泛应用于各种领域。召回率(Recall),精确率(Precision),平均正确率(AP),交除并(IoU)是【object detection】领域的几个性能的衡量指... ...
True Negative(真负 , TN)被模型预测为负的负样本;可以称作判断为假的正确率 False Positive (假正, FP)被模型预测为正的负样本;可以称作误报率 False Negative(假负 , FN)被模型预测为负的正样本;可以称作漏报率 True Positive Rate(真正率 , TPR)或灵敏度(sensitivity) ...
True Negative(真负 , TN)被模型预测为负的负样本 ; False Positive (假正, FP)被模型预测为正的负样本; False Negative(假负 , FN)被模型预测为负的正样本; True Positive Rate(真正率 , TPR)或灵敏度(sensitivity) TPR = TP /(TP + FN) ...
TruePositive和TrueNegative的含义 TruePositive和TrueNegative的含义 False Positive (简称FP)：判断为正，但是判断错了。（实际为负）False Negative (简称FN)：判断为负，但是判断错了。（实际为正）True Positive (简称TP)：判断为正，且实际为正。True Negative (简称TN)：判断为负，且实际为负。解释：不管是...