區分TP、FN、FP、TN
這四個指標是對你預測結果而言。無論是對錯與正負，都是指你的預測結果 真值不用你來評價，肯定都是對的 所以TP是指，預測結果是對的，預測值為正樣本。 ...
原文：【轉】FN,FP, TN, TP等
轉自http: hi.baidu.com penghouwen item d ac a ce db 首先這幾個術語會高頻率得出現在論文的實驗部分，它是對實驗結果的描述，首先我想先解釋這幾個縮寫的含義：precesion：查准率，即在檢索后返回的結果中，真正正確的個數占整個結果的比例。recall：查全率，即在檢索結果中真正正確的個數 占整個數據集 檢索到的和未檢索到的 中真正正確個數的比例。FN： ...
2012-11-11 20:25 0 7509 推薦指數：
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true positive（被正確分類的正例） false negative（本來是正例，錯分為負例） true negative（被正確分類的負例） false positive（本來是負例， ...
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TP：預測為正向（P），實際上預測正確（T），即判斷為正向的正確率 TN：預測為負向（N），實際上預測正確（T），即判斷為負向的正確率 FP：預測為正向（P），實際上預測錯誤（F），誤報率，即把負向判斷成了正向 FN：預測為負向（N），實際上預測錯誤（F），漏報率，即把正向判斷稱了負向 ...
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1. TP TN FP FN GroundTruth 預測結果 TP（True Positives）： 真的正樣本 = 【正樣本 被正確分為 正樣本】 TN（True Negatives）： 真的負樣本 = 【負樣本 被正確分為 負樣本】 FP（False Positives）： 假 ...
TP,TN,FP,FN，准確率，召回率，精確率
P=positive N=negative T=true F=false TP:true positive 你認為是正樣本，事實上也被判定為正樣本 TN:true negative 你認為是負樣本，事實上也被判定為負樣本 FP:false positive ...
分類預測輸出precision，recall，accuracy，auc和tp，tn，fp，fn矩陣
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