. TP , FP , TN , FN定义 TP True Positive 是正样本预测为正样本的数量，即与Ground truth区域的IoU gt threshold的预测框 FP False Positive 是负样本预测为正样本的数量，误报 即与Ground truth区域IoU lt threshold的预测框 FN True Negative 是本为正，错误的认为是负样本的数量，漏 ...
2019-10-23 14:40 0 348 推荐指数：
1. TP , FP , TN , FN定义 TP（True Positive）是正样本预测为正样本的数量，即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP（False Positive）是负样本预测为正样本的数量，误报；即与Ground truth区域 ...
目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 ...
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标 ...
[白话解析] 通过实例来梳理概念 ：准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F-Measure) 目录 [白话解析] 通过实例来梳理概念 ：准确率 (Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall ...
原文： http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037 Recall(召回率);Precision（准确率）;F1-Meature（综合评价指标）; 在信息检索 ...
yu Code 15 Comments 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall ...
转载自：机器学习中的Accuracy和Precision的区别 数量 对于一个二分类问题，我们定义如下指标： ：True Positive，即正确预测出的正样本个数：False Positive，即错误预测出的正样本个数（本来是负样本，被我们预测成了正样本）：True ...
在信息检索和自然语言处理中经常会使用这些参数，下面简单介绍如下： 准确率与召回率（Precision & Recall） 我们先看下面这张图来加深对概念的理解，然后再具体分析。其中，用P代表Precision，R代表Recall 一般来说，Precision 就是检索 ...
