区分TP、FN、FP、TN
这四个指标是对你预测结果而言。无论是对错与正负，都是指你的预测结果 真值不用你来评价，肯定都是对的 所以TP是指，预测结果是对的，预测值为正样本。 ...
原文：从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、miss rate、行人检测评估
从TP FP TN FN到ROC曲线 miss rate 行人检测评估 update 年 月 日 : : 最初版本是基于行人检测Piotr Dollar大佬的论文和代码胡乱写的 难免有错 严谨的paper请参考：The Relationship Between Precision Recall and ROC Curves ICML , https: www.biostat.wisc.edu pa ...
2016-02-05 00:07 1 5710 推荐指数：
相关推荐
TP、FP、FN、TN的含义
true positive（被正确分类的正例） false negative（本来是正例，错分为负例） true negative（被正确分类的负例） false positive（本来是负例， ...
【转】FN,FP, TN, TP等
转自http://hi.baidu.com/penghouwen/item/5615d9ac379254a229ce9db5 首先这几个术语会高频率得出现在论文的实验部分，它是对实验结果的描述 ...
行人检测FPPI miss rate
（没有行人） Miss Rate:丢失率=测试集正例判别为负例的数目/测试集检索到想要的正例数加 ...
【机器学习】搞清楚机器学习的TP、FN、FP、TN，查全率和查准率，PR曲线和ROC曲线的含义与关系
最近重新学习了一下机器学习的一些基础知识，这里对性能度量涉及到的各种值与图像做一个总结。 西瓜书里的这一部分讲的比较快，这些概念个人感觉非常绕，推敲了半天才搞清楚。 这些概念分别是：TP、FN、FP、TN，查全率和查准率，P-R曲线和ROC曲线 1、混淆矩阵中的：TP FN ...
目标检测的评价指标（TP、TN、FP、FN、Precision、Recall、IoU、mIoU、AP、mAP）
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 ...
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，即把负向判断成了正向 FN：预测为负向（N），实际上预测错误（F），漏报率，即把正向判断称了负向 ...
TP,TN,FP,FN，准确率，召回率，精确率
P=positive N=negative T=true F=false TP:true positive 你认为是正样本，事实上也被判定为正样本 TN:true negative 你认为是负样本，事实上也被判定为负样本 FP:false positive ...