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 ...
原文：分類預測輸出precision，recall，accuracy，auc和tp，tn，fp，fn矩陣
此次我做的實驗是二分類問題，輸出precision，recall，accuracy，auc 輸出混淆矩陣 全代碼： 輸出結果： ...
2018-09-06 11:29 0 844 推薦指數：
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一、混淆矩陣 T和F代表是否預測正確，P和N代表預測為正還是負 這個圖片我們見過太多次了，但其實要搞清楚我們的y值中的1定義是什么，這樣就不會搞錯TP、FP、FN、TN的順序，比如說下面的混淆矩陣： [[198985 29] [ 73 277]] y(真實）.value_counts ...
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。 ...
【轉】FN,FP, TN, TP等
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 ...
TP、FP、FN、TN的含義
對於一個分類器而言，precision和recall往往是此消彼長的。 Precision-r ...
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目錄 結果表示方法 常規指標的意義與計算方式 ROC和AUC 結果表示方法 TP – True Positive FN – False Negative TN – True Negative FP – False Positive ...
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准確率Accuracy=（TP+TN） / （TP+FP+TN+FN）， 即預測正確的比上全部的數 ...