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/TreeDream/p/10214427.html

TP，TN，FP，FN相关推荐

分类评价指标：TP、TN、FP、FN、Recall，以及人脸识别评价指标TAR、FAR、FRR
文章目录: 1 关于gallery和probe的介绍 2 二分类常用评价指标 2.1 二分类常用的评价指标 2.2 混淆矩阵 2.3 评价指标 3 人脸识别基本概念 3.1 人脸验证(Face Ver ...
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 ...
Python使用pandas_ml输出混淆矩阵以及从混淆矩阵衍生出来的其他指标：TP、TN、FP、FN、TPR、TNR（SPC）、PPV、NPV、FPR、FDR、FNR、ACC、F1、MCC等
Python使用pandas_ml输出混淆矩阵以及从混淆矩阵衍生出来的其他指标:TP.TN.FP.FN.TPR.TNR(SPC).PPV.NPV.FPR.FDR.FNR.ACC.F1.MCC等目录 ...
微平均宏平均微平均(准确率、召回率、f1-score相等) 以及 TP、TN、FP、FN的理解
微平均.宏平均: 一种计算方法是把所有类别的一次性都考虑进来,计算类别预测的准确率.(微平均) 另外还有一种是对每个类别分开考虑,计算单独每个类别的准确率,最后再进行算术平均得到该测试集的准确率.(宏 ...
TP、TN、FP、FN超级详细解析
以西瓜数据集为例,我们来详细解释一下什么是TP.TN.FP以及FN. 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 ...
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 ...
cv曲线面积的意义_评价标准专题：常见的TP、TN、FP、FN和PR、ROC曲线到底是什么...
评价标准 True positives(TP,真正) : 预测为正,实际为正 True negatives(TN,真负):预测为负,实际为负 False positives(FP,假正): 预测为正, ...
TP、TN、FP、FN白话解析，看这一篇就够了
诀窍:理解英文意思==>在第2个单词的基础上理解第1个单词(即第2个单词是前提条件) TP:True Positive 判定为真的(positive),且判定对了(true) TN:True N ...
TP、TN、FP、FN、Recall、Miss Rate、MCC、F1 Score 等指标计算
对一个二分类问题,实际取值只有正.负两例,而实际预测出来的结果也只会有0,1两种取值.如果一个实例是正类,且被预测为正类,就是真正类(True Positive),如果是负类,被预测为正类,为假正类( ...
TP、TN、FP、FN解析
FN:False Negative,被判定为负样本,但事实上是正样本. FP:False Positive,被判定为正样本,但事实上是负样本. TN:True Negative,被判定为负样本,事实上 ...

TP，TN，FP，FN

TP，TN，FP，FN相关推荐

最新文章

热门文章