原文: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。 ...

2020-08-05 16:43 0 893 推薦指數:

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TPFPFNTN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, ...

Sat Nov 02 06:25:00 CST 2019 0 1083
【轉】FN,FP, TN, TP

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 ...

Mon Nov 12 04:25:00 CST 2012 0 7509
機器學習基礎一(TPTNFPFN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 ...

Tue Aug 28 01:07:00 CST 2018 0 6992
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 ...

Wed Mar 04 18:07:00 CST 2020 0 713
【機器學習】搞清楚機器學習的TPFNFPTN,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:TPFNFPTN,查全率和查准率,P-R曲線和ROC曲線 1、混淆矩陣中的:TP FN ...

Sat Aug 28 06:46:00 CST 2021 0 197
 
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