TP、TN、FP、FN

True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；
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)

正样本预测结果数 / 正样本实际数

True Negative Rate（真负率 , TNR）或特指度（specificity）

TNR = TN / (TN + FP)

负样本预测结果数 / 负样本实际数

False Positive Rate (假正率，FPR)

FPR = FP / (FP + TN)

被预测为正的负样本结果数 / 负样本实际数

False Negative Rage（假负率，FNR）

FNR = FN / (FN + TP)

被预测为负的正样本结果数 / 正样本实际数
正确率

正确率 P 是指判断为正确的样本中，实际为正确样本的个数：

P = TP / (TP + FP)

召回率

召回率 R 是指所有正例样本中预测为正例样本的比例：

R = TP / (TP + FN)

TP、TN、FP、FN相关推荐

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 ...
TP，TN，FP，FN
一张图搞定~~~ [转]https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/78967145 转载于:https://www.cnblogs.com/Tr ...
Python混淆矩阵（confusion_matrix）FP、FN、TP、TN、ROC，FROC，精确率(Precision)，召回率(Recall)，准确率(Accuracy)，F1分数详述与实现
目录一.FP.FN.TP.TN 二.准确率(Accuracy).精确率(Precision).召回率(Recall).F1score 2.1.准确率(Accuracy) 2.2.召回率(Recall ...
【模型评估】混淆矩阵（confusion_matrix）之 TP、FP、TN、FN；敏感度、特异度、准确率、精确率
你这蠢货,是不是又把酸葡萄和葡萄酸弄"混淆"啦!!!这里的混淆,我们细品,帮助我们理解名词"混淆矩阵" 上面日常情况中的混淆就是:是否把某两件东西或者多件东西给 ...
深度学习网络评价指标——IoU、Precision、Recall，mIoU、mPA、Accuracy和f-score的定义，区别和联系
文章目录评价对象分类器预测结果 IoU.Precision.Recall Miou.mPA.Accuracy F-Score 评价对象 IoU.Precision.Recall是针对所有图片内的某 ...
「机器学习速成」分类，评估指标(TP、FP、TN、FN)，ROC曲线和AUC
https://www.toutiao.com/a6706449645901464078/ 2019-06-25 20:49:47 大家好,今天我们学习[机器学习速成]之分类,评估指标(TP.FP. ...
AUC值越大_「机器学习速成」分类，评估指标(TP、FP、TN、FN)，ROC曲线和AUC
大家好,今天我们学习[机器学习速成]之分类,评估指标(TP.FP.TN.FN),ROC曲线和AUC. 本节介绍了如何使用逻辑回归来执行分类任务, 并探讨了如何评估分类模型的有效性. 我们马上学三点 ...
FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)评价指标详述
来自微信公众号:小白CV关注可了解更多CV,ML,DL领域基础/最新知识;如果你觉得小白CV对您有帮助,欢迎点赞/收藏/转发在机器学习领域中,用于评价一个模型的性能有多种指标,其中几项就是FP.FN ...
一文讲清楚目标检测中mAP、AP、precison、recall、accuracy、TP、FP、FN、TN
TP.FP.FN.TN 分类中TP.FP.FN.TN含义目标检测中TP.FP.FN.TN的含义 precision .recall .accuracy precision recall accura ...
TP、TN、FP、FN 含义
TP.TN.FP.FN解析一.基础概念 TP:被模型预测为正类的正样本 TN:被模型预测为负类的负样本 FP:被模型预测为正类的负样本 FN:被模型预测为负类的正样本 TP.TN.FP.FN超级详细 ...

TP、TN、FP、FN

TP、TN、FP、FN相关推荐

最新文章

热门文章