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：從TP、FP、TN、FN到ROC曲線、miss rate、行人檢測評估
從TP FP TN FN到ROC曲線 miss rate 行人檢測評估 update 年 月 日 : : 最初版本是基於行人檢測Piotr Dollar大佬的論文和代碼胡亂寫的 難免有錯 嚴謹的paper請參考：The Relationship Between Precision Recall and ROC Curves ICML , https: www.biostat.wisc.edu pa ...
2016-02-05 00:07 1 5710 推薦指數：
相關推薦
TP、FP、FN、TN的含義
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， ...
【轉】FN,FP, TN, TP等
轉自http://hi.baidu.com/penghouwen/item/5615d9ac379254a229ce9db5 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 ...
行人檢測FPPI miss rate
（沒有行人） Miss Rate:丟失率=測試集正例判別為負例的數目/測試集檢索到想要的正例數加 ...
【機器學習】搞清楚機器學習的TP、FN、FP、TN，查全率和查准率，PR曲線和ROC曲線的含義與關系
最近重新學習了一下機器學習的一些基礎知識，這里對性能度量涉及到的各種值與圖像做一個總結。 西瓜書里的這一部分講的比較快，這些概念個人感覺非常繞，推敲了半天才搞清楚。 這些概念分別是：TP、FN、FP、TN，查全率和查准率，P-R曲線和ROC曲線 1、混淆矩陣中的：TP FN ...
目標檢測的評價指標（TP、TN、FP、FN、Precision、Recall、IoU、mIoU、AP、mAP）
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 ...
機器學習基礎一（TP，TN，FP，FN等）
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 ...
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 ...