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, ...
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。 ...
2020-08-05 16:43 0 893 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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: ...
從TP、FP、TN、FN到ROC曲線、miss rate、行人檢測評估 update 2018年1月31日22:21:56 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 ...
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 ...