【文章推荐】分类预测输出precision，recall，accuracy，auc和tp，tn，fp，fn矩阵

原文：分类预测输出precision，recall，accuracy，auc和tp，tn，fp，fn矩阵

此次我做的实验是二分类问题，输出precision，recall，accuracy，auc 输出混淆矩阵全代码：输出结果： ...

2018-09-06 11:29 0 844 推荐指数：

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 ...

模型指标混淆矩阵，accuracy，precision，recall，prc,auc

一、混淆矩阵 T和F代表是否预测正确，P和N代表预测为正还是负这个图片我们见过太多次了，但其实要搞清楚我们的y值中的1定义是什么，这样就不会搞错TP、FP、FN、TN的顺序，比如说下面的混淆矩阵： [[198985 29] [ 73 277]] y(真实）.value_counts ...

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。 ...

【转】FN,FP, TN, TP等

正确的个数占整个结果的比例。recall：查全率，即在检索结果中真正正确的个数占整个数据集（检索到的和未检索 ...

TP、FP、FN、TN的含义

对于一个分类器而言，precision和recall往往是此消彼长的。 Precision-r ...

TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC

主要内容 1.TPR、FPR、precision、recall、accuracy、ROC、AUC概念介绍 2.ROC曲线如何通过TPR、FPR得到 3.用sklearn.metric 如何计算TPR、FPR得到ROC曲线。用sklearn.metric 如何计算AUC ...

分类任务评价指标（Accuracy / Precision / Recall / F1 / ROC / AUC）

目录结果表示方法常规指标的意义与计算方式 ROC和AUC 结果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...

机器学习基础一（TP，TN，FP，FN等）

准确率Accuracy=（TP+TN） / （TP+FP+TN+FN），即预测正确的比上全部的数 ...

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