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, ...
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。 ...
2020-08-05 16:43 0 893 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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: ...
从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、miss rate、行人检测评估 update 2018年1月31日22:21:56 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 ...
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 ...